Pandas: як пропускати рядки під час читання файлу csv
Ви можете використовувати такі методи, щоб пропускати рядки під час читання файлу CSV у pandas DataFrame:
Спосіб 1: пропуск певного рядка
#import DataFrame and skip 2nd row df = pd. read_csv ('my_data.csv', skiprows=[ 2 ])
Спосіб 2: Ігнорування кількох певних рядків
#import DataFrame and skip 2nd and 4th row df = pd. read_csv (' my_data.csv', skiprows=[2,4 ] )
Спосіб 3: ігнорувати перші N рядків
#import DataFrame and skip first 2 rows df = pd. read_csv ('my_data.csv', skiprows= 2 )
У наведених нижче прикладах показано, як використовувати кожен метод на практиці з таким файлом CSV під назвою basketball_data.csv :
Приклад 1: Ігнорування певного рядка
Ми можемо використовувати такий код, щоб імпортувати файл CSV і ігнорувати другий рядок:
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
Зауважте, що другий рядок (з командою «B») було проігноровано під час імпортування файлу CSV у pandas DataFrame.
Примітка : перший рядок файлу CSV вважається рядком 0.
Приклад 2: ігнорування кількох конкретних рядків
Ми можемо використати такий код, щоб імпортувати файл CSV і пропустити другий і четвертий рядки:
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
Зверніть увагу, що другий і четвертий рядки (з командами «B» і «D») були проігноровані під час імпортування файлу CSV у pandas DataFrame.
Приклад 3: ігнорувати перші N рядків
Ми можемо використати такий код, щоб імпортувати файл CSV і пропустити перші два рядки:
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
Зауважте, що перші два рядки файлу CSV було пропущено, а наступний доступний рядок (з командою «B») став рядком заголовка DataFrame.
Додаткові ресурси
У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в Python:
Як читати файли Excel за допомогою Pandas
Як експортувати Pandas DataFrame в Excel
Як експортувати масив NumPy у файл CSV