使用 Pandas 导入 CSV 时跳过行

使用 Pandas 导入 CSV 数据时，通常需要跳过不需要的行包含在您的分析中。然而，围绕skiprows参数的歧义可能会令人困惑。

skiprows的语法如下：

skiprows : list-like or integer
Row numbers to skip (0-indexed) or number of rows to skip (int) at the start of the file.

问题出现了：Pandas 如何知道是跳过第一行还是有索引的行1 当指定skiprows=1 时？

为了解决这个问题，让我们使用包含三行的示例 CSV 文件进行实验：

1, 2
3, 4
5, 6

跳过索引为 1 的行

如果要跳过索引为 1 的行，请将skiprows 作为列表传递：

import pandas as pd
from io import StringIO

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

df = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=[1], header=None)  # Skip row with index 1
print(df)

输出：

   0  1
0  1  2
1  5  6

跳过行数

要跳过特定行数（在本例中为 1），请将skiprows 作为整数传递：

df = pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=1, header=None)  # Skip the first row
print(df)

输出：

   0  1
0  3  4
1  5  6

因此，很明显，skiprows 参数的行为会有所不同，具体取决于您提供的是列表还是整数。如果您想按索引跳过一行，请使用列表。否则，使用整数从文件开头跳过指定行数。