使用 Pandas 讀取 CSV 檔案時如何跳過行

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Python 內建了一個名為 read_csv 的方法，可用於在使用 Pandas 讀取 CSV 檔案時設定跳過行。CSV 代表逗號分隔值，是包含資料庫的副檔名。此技術可用於任何涉及從 CSV 檔案讀取和處理資料的應用程式。各種應用例如資料過濾、Excel 工具等。

語法

以下語法在示例中使用：

read_csv('file_name.csv', skiprows= set the condition according to user choice)

這是 pandas 模組的內建函式，可以讀取 CSV 檔案的資料。它接受兩個引數：

• filename.csv - csv 是副檔名的簡單表示形式。

• skiprows - 此引數允許使用者根據跳過/移除行的條件進行設定。

示例 1

在以下示例中，我們將從匯入名為 pandas 的模組並將其引用物件作為 pd 開始程式。然後初始化名為 df 的變數，該變數透過內建方法 read_csv() 儲存值，該方法接受兩個引數 - demo.csv（檔名）和 skiprows（設定特定索引行）。skiprows 使用列表推導式設定行。最後，我們僅使用變數 df 以表格形式獲取資料。

#skip multiple rows
import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv',skiprows=[1,5,12])
df

輸出

示例 2

在以下示例中，我們將展示如何跳過資料中的單行。首先，匯入有助於設定讀取資料操作的 pandas 模組。將 pd 作為物件引用，用於與 read_csv 賦值。透過使用此內建函式，它接受兩個引數 - 'demo.csv'（檔名）和 skiprows（設定為值 1，從表中刪除第一行）。

#skip only single rows
import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv',skiprows=1)
df

輸出

示例 3

在以下示例中，我們將首先匯入可用於處理其名為 pd 的物件引用的 pandas 模組。接下來，我們將值儲存為內建方法 read_csv 與 pd 一起使用，它接受兩個引數 - 'demo.csv'（檔名）和 skiprows（設定偶數條件的值）。最後，使用變數 df 獲取輸出。

# skip rows based on even condition
import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv', skiprows=lambda x:x%2!=0)
# print the months in even order  
df

輸出

示例 4

在以下示例中，透過匯入名為 pandas 的模組開始程式。然後使用內建方法 read_csv 設定兩個引數 - 'demo.csv'（檔名）和 skiprows（將值設定為 lamda x:x>5，僅設定前五行）。接下來，使用變數 df 獲取 5 行的資料。

# skip rows based on certain rows
import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv', skiprows= lambda x:x>5)
df

輸出

示例 5

在以下示例中，程式從 pandas 模組開始並將其物件引用設定為 pd。然後初始化名為 df 的變數，該變數透過使用內建方法儲存值，它接受三個引數 - 'demo.csv'（檔名）、skiprows（在列表中設定值整數 2 和 10 以刪除表中的資料）和 nrows（設定值為 10，表示僅有 10 行可用）。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv', skiprows=[2,10],nrows=10)
df

輸出

結論

我們討論了 skiprows 的概念，並對其應用了各種條件。我們對 skiprows 條件使用了跳過單行、跳過多行、基於偶數條件跳過行、基於某些條件跳過行以及從 CSV 檔案跳過特定行。