使用 Pandas 导入 CSV 时跳过行

使用 pandas.read_csv() 导入 CSV 数据时，您可能想要跳过某些行。但是，skiprows 参数可能会令人困惑，因为它同时接受列表和整数。

skiprows 参数允许您指定要从文件开头跳过的行。如果您提供行号列表，它将跳过这些行。如果您提供一个整数，它将跳过该行数。

例如，如果您有一个 CSV 文件，其中第二行包含不必要的数据并且您想要跳过它，您可以使用以下任意一种方法：

Skiprow as a List（推荐）

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)

请注意，使用skiprows=1会跳过第一行，而skiprows=[1]会跳过索引为1的行。这是因为Python使用基于0的索引，其中a中的第一个元素列表的索引为0。

结论

通过了解skiprows参数的行为，您可以有效地跳过使用 pandas 导入 CSV 期间不需要的行。