Pandas 读取 CSV 文件中除最后一行以外的所有数据

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 读取 CSV 文件中除最后一行以外的所有数据。在某些情况下，我们可能不希望读取 CSV 文件中的最后一行，这可能是因为最后一行是不完整的或只包含摘要信息。接下来，我们将讨论两种方法来达到我们的目标。

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方法一：使用 head() 和 iloc()

Pandas 中的 head() 方法用于获取 DataFrame 的前 n 行数据，默认情况下，它返回前 5 行数据。而 iloc() 方法则用于通过索引获取 DataFrame 的数据。那么，我们可以使用 head() 方法获取除最后一行以外的所有数据，然后使用 iloc() 方法将其转换为 DataFrame。

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 head() 方法获取除最后一行以外的所有数据
data = data.head(-1)

# 使用 iloc() 方法转换为 DataFrame
data = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1:])

# 打印结果
print(data)

在上面的代码中，我们首先使用 read_csv() 方法读取 CSV 文件，然后使用 head() 方法获取除最后一行以外的所有数据。接下来，我们使用 iloc() 方法将这些数据转换为 DataFrame，并打印结果。请注意，我们使用了 .iloc[:, 1:] 来删除第一列数据，因为在默认情况下，read_csv() 方法会自动将 CSV 文件中的第一行作为列名。

方法二：使用 skiprows 和 nrows

除了 head() 和 iloc() 方法外，我们还可以使用 skiprows 和 nrows 参数来实现读取 CSV 文件中除最后一行以外的所有数据。

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=lambda x: x == 6)

# 打印结果
print(data)

在上面的代码中，我们使用读取 CSV 文件时传递 skiprows 参数，其中，我们使用了 lambda 表达式来判断是否跳过某一行数据。如果行数（从零开始）等于 6，则跳过该行。请注意，我们需要手动将 DataFrame 重新赋值给 data 变量，以覆盖包含最后一行的 DataFrame。

总结

本文介绍了两种使用 Pandas 读取 CSV 文件中除最后一行以外的所有数据的方法。无论你是使用 head() 和 iloc() 方法，还是 skiprows 和 nrows 参数，这两种方法均可帮助你轻松地从 CSV 文件中获取需要的数据。希望这篇文章对你有所帮助，谢谢阅读！