Pandas: วิธีข้ามบรรทัดเมื่ออ่านไฟล์ csv

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อข้ามแถวเมื่ออ่านไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame:

วิธีที่ 1: ข้ามแถวที่ระบุ

 #import DataFrame and skip 2nd row
df = pd. read_csv ('my_data.csv', skiprows=[ 2 ])

วิธีที่ 2: ละเว้นแถวเฉพาะหลายแถว

 #import DataFrame and skip 2nd and 4th row
df = pd. read_csv (' my_data.csv', skiprows=[2,4 ] )

วิธีที่ 3: ละเว้นบรรทัด N แรก

 #import DataFrame and skip first 2 rows
df = pd. read_csv ('my_data.csv', skiprows= 2 )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับไฟล์ CSV ต่อไปนี้ชื่อ Basketball_data.csv :

ตัวอย่างที่ 1: ละเว้นแถวใดแถวหนึ่ง

เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อนำเข้าไฟล์ CSV และละเว้นบรรทัดที่สอง:

 import pandas as pd

#import DataFrame and skip 2nd row
df = pd. read_csv ('basketball_data.csv', skiprows=[ 2 ])

#view DataFrame
df

        team points rebounds
0 to 22 10
1 C 29 6
2 D 30 2

โปรดทราบว่าบรรทัดที่สอง (ที่มีทีม “B”) จะถูกละเว้นเมื่อนำเข้าไฟล์ CSV ไปยัง DataFrame ของ pandas

หมายเหตุ : บรรทัดแรกของไฟล์ CSV ถือเป็นบรรทัด 0

ตัวอย่างที่ 2: ละเว้นบรรทัดเฉพาะหลายบรรทัด

เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อนำเข้าไฟล์ CSV และข้ามบรรทัดที่สองและสี่:

 import pandas as pd

#import DataFrame and skip 2nd and 4th rows
df = pd. read_csv ('basketball_data.csv', skiprows=[ 2 , 4 ])

#view DataFrame
df

        team points rebounds
0 to 22 10
1 C 29 6

โปรดทราบว่าบรรทัดที่สองและสี่ (ที่มีทีม “B” และ “D”) จะถูกละเว้นเมื่อนำเข้าไฟล์ CSV ลงใน DataFrame ของ pandas

ตัวอย่างที่ 3: ละเว้นบรรทัด N แรก

เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อนำเข้าไฟล์ CSV และข้ามสองบรรทัดแรก:

 import pandas as pd

#import DataFrame and skip first 2 rows
df = pd. read_csv ('basketball_data.csv', skiprows= 2 )

#view DataFrame
df

        B 14 9
0 C 29 6
1 D 30 2

โปรดทราบว่าสองบรรทัดแรกของไฟล์ CSV ได้ถูกข้ามไป และบรรทัดถัดไปที่มีอยู่ (ที่มีทีม “B”) ได้กลายเป็นบรรทัดส่วนหัวของ DataFrame

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีทำงานทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีอ่านไฟล์ Excel ด้วย Pandas
วิธีส่งออก Pandas DataFrame ไปยัง Excel
วิธีส่งออกอาร์เรย์ NumPy ไปยังไฟล์ CSV