使用 Pandas 读取 csv 文件时如何跳行？

原文:https://www.geesforgeks.org/如何在阅读时跳过行-CSV-文件-使用-pandas/

由于以数据为中心的 Python 包的惊人生态系统，python 是进行数据分析的好语言。熊猫包就是其中之一，它让数据的导入和分析变得更加容易。

在这里，我们将讨论如何在读取 csv 文件时跳过行。我们将使用熊猫库的 read_csv() 方法来完成此任务。

语法:PD.read_CSV(file path_or_buffer，sep= '，'，分隔符=无，标头= '推断'，名称=无，index_col =无，usecols =无，挤压=假，前缀=无，mangle_dupe_cols =真，dtype =无，引擎=无，转换器=无，true_values =无，false_values =无，skipinitialspace =假，skiprows =无，nrows =无，na_values =无，keep_default_na，lineterminator =无，quotechar= ' " '，引号=0，转义符=无，注释=无，编码=无，方言=无，tupleize_cols =无，error_bad_lines =真，warn_bad_lines =真，skipfooter=0，doublequote =真，delim_空白=假，low_memory =真，memory_map =假，float_precision =无 )

下面给出了一些有用的参数:

| 参数 | 使用 | | --- | --- | | 文件路径或缓冲区 | 文件的网址或目录位置 | | 九月 | 代表分隔符，默认值为'，'，如 csv 格式(逗号分隔值) | | 索引_列 | 此参数用于将传递列作为索引，而不是 0，1，2，3…r | | 页眉 | 此参数用于将传递行[int/int list]作为标题 | | 使用 _cols | 此参数是仅使用传递的列[字符串列表]来制作数据框 | | 挤压 | 如果为真，并且只传递了一列，则返回熊猫系列 | | skip prows | 此参数用于跳过新数据框中传递行 | | 滑雪运动员 | 该参数用于跳过文件底部行数 |

下载学生. csv 文件点击此处

方法 1: 读取 csv 文件时，从开始处跳过 N 行。

代码:

蟒蛇 3

# Importing Pandas library
import pandas as pd

# Skipping 2 rows from start in csv
# and initialize it to a  dataframe
df = pd.read_csv("students.csv",
                  skiprows = 2)

# Show the dataframe
df

输出:

方法 2: 读取 csv 文件时跳过特定位置的行。

代码:

蟒蛇 3

# Importing Pandas library
import pandas as pd

# Skipping rows at specific position
df = pd.read_csv("students.csv",
                  skiprows = [0, 2, 5])

# Show the dataframe
df

输出:

方法 3: 读取 csv 文件时，除列名外，从头开始跳过 N 行。

代码:

蟒蛇 3

# Importing Pandas library
import pandas as pd

# Skipping 2 rows from start
# except the column names
df = pd.read_csv("students.csv",
                 skiprows = [i for i in range(1, 3) ])

# Show the dataframe
df

输出:

方法 4: 读取 csv 文件时根据条件跳过行。

代码:

蟒蛇 3

# Importing Pandas library
import pandas as pd

# function for checking and
# skipping every 3rd line
def logic(index):

    if index % 3 == 0:
        return True

    return False

# Skipping rows based on a condition
df = pd.read_csv("students.csv",
                 skiprows = lambda x: logic(x) )

# Show the dataframe
df

输出:

方法 5: 读取 csv 文件时从末尾跳过 N 行。

代码:

蟒蛇 3

# Importing Pandas library
import pandas as pd

# Skipping 2 rows from end
df = pd.read_csv("students.csv",
                  skipfooter = 5,
                  engine = 'python')

# Show the dataframe
df

输出:

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