如何在使用 Pandas 读取 CSV 文件时跳过行

Pandas 是一个强大的 Python 库，它提供了易于使用的数据操作工具来处理表格数据。它构建在 NumPy 包之上，并为数据分析提供了一个高级接口。数据分析中最常见的任务之一是从 CSV 文件中读取数据。本文将探讨如何使用 Pandas 在读取 CSV 文件时跳过行。

什么是 CSV 文件？

CSV 是逗号分隔值的缩写。它是一种用于将表格数据存储为纯文本的文件格式。CSV 文件的每一行代表一个记录，每一列代表记录中的一个字段。每列中的值由逗号分隔。CSV 文件易于创建，并且可以被许多应用程序读取，因此它们在存储数据方面很受欢迎。

使用 Pandas 读取 CSV 文件

Pandas 提供 read_csv() 函数来从 CSV 文件读取数据。此函数返回一个 DataFrame，即带有标签轴的二维数据表。CSV 文件的第一行被假定为标题行，并且列名是从该行推断出来的。

如果 CSV 文件没有标题行，我们可以使用 read_csv() 函数的 names 参数来指定列名。

默认情况下，read_csv() 函数读取 CSV 文件的所有行。但是，在某些情况下，我们可能想要跳过一些行。例如，如果 CSV 文件包含一些标题行或注释，我们可能想要跳过这些行。

读取 CSV 文件时跳过行

要在读取 CSV 文件时跳过行，我们可以使用 read_csv() 函数的 skip rows 参数。skip rows 参数接受一个整数列表，表示要跳过的行。例如，要跳过 CSV 文件的第一行，我们可以设置 skip rows=[0]。类似地，我们可以设置 skiprows=[0, 1] 来跳过前两行。

让我们看一个例子。假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，其内容如下：

此 CSV 文件包含以 # 符号开头的两行标题，我们想在读取文件时跳过这些行。我们可以使用 skip rows 参数跳过这些行。

输出

   Name   Age          City
0  John    25      New York
1  Mary    30  Los Angeles

如我们所见，CSV 文件的前两行已被跳过，生成的 DataFrame 仅包含数据行。

基于条件的跳过行

有时，我们可能想根据条件跳过行。例如，我们可能想跳过具有缺失值的行或不满足特定标准的行。我们可以将 skip rows 参数与其他参数结合使用来实现此目的。

让我们考虑一个例子。假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，其中包含学生的信息，包括他们的姓名、年龄和成绩。

此 CSV 文件中的某些行包含缺失值。我们想在读取文件时跳过包含缺失值的行。我们可以使用 read_csv() 函数的 na_values 参数来指定应被视为缺失值的值，然后使用 skip 参数跳过包含缺失值的行。例如：

输出

   Name   Age Grade
0  John  25.0     A
1  Mary  30.0     B

读取大型 CSV 文件时跳过行

在处理大型 CSV 文件时，读取所有行可能需要很长时间并消耗大量内存。在这种情况下，分块读取文件可能比单独处理每个块更有效。我们可以使用 read_csv() 函数的 chunk_size 参数以指定的大小读取文件。

让我们考虑一个例子。假设我们有一个名为 data.csv 的大型 CSV 文件，其中包含数百万行数据。

我们想在读取文件时跳过文件的前 100,000 行。我们可以使用 chunk_size 参数以每个 100,000 行的块读取文件，然后连接生成的 DataFrame。例如：

这将输出完整的 DataFrame，其中包含除前 100,000 行之外的所有行。

Pandas 是 Python 中强大的数据分析工具，它提供了许多其他数据操作功能，如过滤、排序、分组和聚合数据。学习 Pandas 对于任何使用 Python 进行数据工作的人来说都非常有价值，从数据分析师到数据科学家和机器学习工程师。凭借其直观的语法和强大的工具，Pandas 可以轻松地处理表格数据并执行复杂的数据分析任务。

除了在读取 CSV 文件时跳过行之外，Pandas 还提供了许多其他数据预处理、清理和转换函数。例如，我们可以使用 drop duplicates()、drop() 和 fillna() 等函数来删除重复项、删除列或行以及填充 DataFrame 中的缺失值。

让我们看一些例子。假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，其中包含有关学生的数据，包括他们的姓名、年龄、成绩和性别。

我们想跳过包含缺失数据的所有行，删除重复项，并删除 Gender 列。我们可以这样做：

输出

   Name   Age Grade
0  John  25.0     A
1  Mary  30.0     B

如我们所见，DataFrame 现在仅包含具有完整数据、没有重复项且不包含 Gender 列的行。

另一个有用的数据预处理函数是 apply()。此函数允许我们将一个函数应用于 DataFrame 的每个元素或列元素。例如，我们可以使用 apply() 将 Age 列转换为整数。

输出

   Name  Age Grade
0  John   25     A
1  Mary   30     B

如我们所见，Age 列已转换为整数。

另一件需要注意的是，Pandas 还提供了 CSV 文件读取的多个选项，包括指定列名和数据类型，以及设置处理缺失值、分隔符和引用字符的选项。这些选项可以使用 read_csv() 函数的参数来指定。

例如，如果 CSV 文件没有标题行，我们可以使用 names 参数指定列名。

输出：此输出与之前的 DataFrame 相同。

   Name  Age Grade
0  John   25     A
1  Mary   30     B

如我们所见，DataFrame 现在具有由 names 参数指定的列名。

我们还可以使用 dtype 参数指定列的数据类型。

输出

这将输出与之前相同的 DataFrame，但 Age 列将为整数。

   Name  Age Grade
0  John   25     A
1  Mary   30     B

如我们所见，dtype 参数允许我们指定列的数据类型，这有助于避免数据类型错误和优化内存使用。

Pandas 还提供了处理缺失值的多个选项，例如使用 na_values 参数指定要视为缺失的值，或使用 fillna() 函数处理缺失值。

结论

在本文中，我们探讨了如何使用 Pandas 在读取 CSV 文件时跳过行。我们已经看到，我们可以使用 read_csv() 函数的 skip rows 参数根据行的索引跳过行，或者使用 na_values 和 skip 等其他参数根据条件跳过行。我们还看到了如何分块读取大型 CSV 文件并连接生成的 DataFrame。

在读取 CSV 文件时跳过行在许多数据分析任务中可能很有用，例如跳过标题行或注释，跳过具有缺失数据的行，或跳过文件开头的一定数量的行。通过使用 Pandas，我们可以轻松地在读取 CSV 文件时跳过行，并根据需要操作生成的 DataFrame。

数据预处理和清理是数据分析和机器学习中的基本步骤，因为它们会影响结果的质量和准确性。我们可以使用 Pandas 及其函数轻松地预处理和清理数据，并将其转换为适合分析或建模的格式。Pandas 是 Python 中强大的数据分析工具，它提供了许多其他数据操作功能，如过滤、排序、分组和聚合数据。学习 Pandas 对于任何使用 Python 进行数据工作的人来说都非常有价值，从数据分析师到数据科学家和机器学习工程师。凭借其直观的语法和强大的工具，Pandas 可以轻松地处理表格数据并执行复杂的数据分析任务。