Pandas read_csv 跳过行，但保留标题行

在本文中，我们将学习如何使用Pandas库中的read_csv函数跳过指定行，但仍保留标题行。

Pandas是Python中一个流行的数据处理库。它提供了各种数据处理和数据分析函数。而read_csv函数是Pandas中一个常用的函数，用于读取CSV文件并将其转换为Pandas DataFrame对象。

有时我们需要跳过CSV文件中的一些无效的行，例如文件的头部包含注释行。但是，如果跳过这些无效的行，我们也可能会失去文件的标题行，这是我们不能容忍的。

下面是如何解决这个问题的例子：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("file.csv", skiprows=[0, 2, 3])

在上面的例子中，我们跳过了0、2和3行。但是，由于我们没有跳过标题行，我们仍然可以得到完整的数据。该数据将被存储在data DataFrame对象中。

Pandas read_csv函数还有其他一些参数，用于根据需要调整数据读入的方式。例如，使用header=None参数，可以使Pandas不自动将文件中的第一行作为标题行：

data = pd.read_csv("file.csv", skiprows=[0, 2, 3], header=None)

上面的代码将在读取CSV文件时，不使用文件的标题行作为Pandas DataFrame对象的列名。

另外，如果文件中的某些行包含不需要的文本，我们可以使用comment参数将其跳过：

data = pd.read_csv("file.csv", skiprows=[0, 2, 3], header=None, comment="#")

在上面的例子中，如果文件中的某些行以#字符开头，则这些行将被跳过。

在此处，需要注意的是，当指定skiprows参数时，我们应该提供待跳过的行的索引。例如，对于一个包含10行的文件，如果我们想跳过第1、第5和第9行，那么我们应该使用以下代码：

data = pd.read_csv("file.csv", skiprows=[0, 4, 8], header=None, comment="#")

最后，我们还可以使用usecols参数来仅选择所需的列。例如，假设我们只需要文件中的前三列：

data = pd.read_csv("file.csv", skiprows=[0, 2, 3], header=None, usecols=[0, 1, 2])

在上面的示例中，我们使用了usecols参数，该参数告诉Pandas只选择文件中的前三列。

阅读更多：Pandas 教程

总结

在本文中，我们学习了如何使用Pandas库中的read_csv函数跳过指定的行，但仍保留文件的标题行。使用skiprows参数，我们可以跳过待用的行，并仍然可以得到完整的数据。另外，我们还了解了一些其他参数，例如header、comment和usecols，它们可以对数据读入过程进行微调。