Pandas での CSV インポート中に行をスキップする

pandas.read_csv() を使用して CSV データをインポートする場合、特定の行をスキップしたい場合があります。 。ただし、skiprows パラメータはリストと整数の両方を受け入れるため、混乱を招く可能性があります。

skiprows パラメータを使用すると、ファイルの先頭からスキップする行を指定できます。行番号のリストを指定すると、それらの行はスキップされます。整数を指定すると、その行数がスキップされます。

たとえば、CSV ファイルの 2 行目に不要なデータが含まれており、それをスキップしたい場合は、次のいずれかを使用できます。メソッド:

リストとしてスキップ (推奨)

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """1, 2
3, 4
5, 6"""

# Skip the second row using a list
df = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=[1], header=None)

# Output: Row with index 1 skipped
print(df)

Skiprow as an Integer

# Skip the second row using an integer
df = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=1, header=None)

# Output: Row with index 1 skipped
print(df)

skiprows=1 を使用すると最初の行がスキップされ、skiprows=[1] ではインデックス 1 の行がスキップされることに注意してください。これは、Python が 0 ベースのインデックスを使用するためです。 list のインデックスは 0 です。

結論

skiprows パラメーターの動作を理解することで、pandas を使用した CSV インポート中に不要な行を効果的にスキップできます。