Пропуск строк во время импорта CSV с помощью Pandas

При использовании pandas.read_csv() для импорта данных CSV вы можете пропустить определенные строки . Однако параметр jumprows может сбить с толку, поскольку он принимает как список, так и целое число.

Параметр jumprows позволяет указать строки для пропуска с начала файла. Если вы предоставите список номеров строк, эти строки будут пропущены. Если вы укажете целое число, оно пропустит указанное количество строк.

Например, если у вас есть CSV-файл, вторая строка которого содержит ненужные данные, и вы хотите пропустить его, вы можете использовать любое из следующих действий: методы:

Пропустить как список (рекомендуется)

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)

Пропустить как целое число

# 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)

Обратите внимание, что использование Skiprows=1 пропускает первую строку, а Skiprows=[1] пропускает строку с индексом 1. Это связано с тем, что Python использует индексацию, отсчитываемую от 0, где первый элемент в список имеет индекс 0.

Вывод

Понимая поведение параметра jumprows, вы можете эффективно пропускать нежелательные строки во время импорта CSV с использованием pandas.