Pandas Python Pandas : 如何在读取文件时跳过列

在数据分析中，Pandas是一个非常方便且强大的Python库。它可以轻松地读取、处理数据以及将数据导出为各种格式。但是，我们可能会遇到这样的情况：读取的文件中包含了我们不需要的列，这时我们可以使用Pandas的一些方法来跳过这些列，只读取我们需要的数据。

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读取整个文件，但只使用需要的列

如果我们想要读取整个文件，但是只需要某些列，那么我们可以使用Pandas的read_csv方法，并选择需要的列。例如，我们有一个名为“data.csv”的文件，其中有id、name、age和gender四列，但我们只需要前三列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['id', 'name', 'age'])

这里，我们使用了“usecols”参数来选择需要的列，它接受一个列表，其中包含所需列的名称。这样，Pandas只会读取并返回我们选择的列，而不是整个文件。

跳过一些列，并使用剩余列

如果我们想要跳过某些列，只使用剩余的列，我们可以通过传递一个整数或一个函数来实现。例如，我们有一个名为“data.csv”的文件，其中有id、name、age和gender四列，但我们想要跳过前两列并只使用后两列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda column: column not in ['id', 'name'])

这里，我们使用一个lambda函数作为“usecols”参数来选择除了’name’和’id’以外的所有列。这样，Pandas会跳过我们不需要的列，并返回剩余的列。

跳过固定数量的列

如果我们想要跳过固定数量的列，我们可以使用“skiprows”参数。例如，我们有一个名为“data.csv”的文件，其中有id、name、age和gender四列，但我们想要跳过前两列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0], usecols=[2,3])

这里，我们使用“skiprows”参数来跳过第一行（通常是标题行），然后使用“usecols”参数来选择我们需要的列。这样，Pandas会跳过我们要删除的列，从第3列和第4列中读取数据。

根据条件选择列

如果我们想要根据某些条件来选择列，我们可以使用Pandas的DataFrame对象的“drop”方法。例如，我们有一个名为“data.csv”的文件，其中有id、name、age和gender四列，但我们只想保留包含“age”或“gender”的列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
cols_to_drop = [col for col in df.columns if col not in ['age', 'gender']]
df.drop(cols_to_drop, axis=1, inplace=True)

这里，我们首先使用Pandas的“read_csv”方法读取整个文件。通过“df.columns”方法获取所有列名，并使用列表推导式选择我们不需要的列名。最后，我们使用DataFrame对象的“drop”方法来删除不需要的列，并通过将“inplace”参数设置为True来修改原始数据帧df。

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何在Pandas中跳过不需要的列。我们可以选择所需的列、跳过一些列、跳过固定数量的列或根据条件选择列。根据数据的需求，选择适当的方法可以更好地处理数据。