使用 Pandas 匯入 CSV 檔案時如何跳過特定行？

如何使用Pandas 匯入帶有跳過行的CSV 檔案

將CSV 檔案匯入到Python 中是一項常見任務，Pandas 是一個用於操作和分析資料的流行庫。但是，您可能會遇到在匯入過程中需要跳過特定行的情況。

為了實現此目的，Pandas 在其 read_csv() 函數中提供了skiprows 參數。然而，文件可能看起來不明確，讓您想知道如何正確指定要跳過的行。

了解skiprows參數

skiprows參數接受以下清單之一行號（從 0 開始索引）或表示從檔案開頭跳過的行數的整數。之所以會出現混亂，是因為 Pandas 允許兩種解釋，具體取決於您提供的值的格式。

• 行號清單（例如，skiprows=[1]）： 跳過具有指定索引的行。在這種情況下，skiprows=[1] 將跳過索引為 1 的行（第二行）。
• 整數（例如，skiprows=1）： 跳過索引的前 n 行文件，其中 n 是整數值。因此，skiprows=1 將跳過第一行。

範例

為了說明差異，請考慮以下CSV 檔案：

<code class="csv">1, 2
3, 4
5, 6</code>

要跳過第二行（索引為1)：

<code class="python">import pandas as pd

# Skip row with index 1
data = pd.read_csv("data.csv", skiprows=[1])

# Print the data
print(data)</code>

這將輸出：

   0  1
0  1  2
1  5  6

要跳過第一行：

<code class="python">import pandas as pd

# Skip first row
data = pd.read_csv("data.csv", skiprows=1)

# Print the data
print(data)</code>

這將輸出：

   0  1
0  3  4
1  5  6

透過了解在Pandas.read_csv() 中指定跳過行的不同方法，您可以有效地匯入資料並處理需要排除某些行的特定場景。

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