pandas skip功能详解|极客笔记

pandas skip功能详解

在 pandas 中，skip 功能是指在读取文件或进行数据处理时跳过指定行或列。这个功能对于数据清洗和处理非常有用，可以让我们快速地过滤数据，提高数据处理的效率。本文将详细介绍 pandas 中的 skip 功能及其使用方法。

1. skiprows

skiprows 是 pandas 中用来跳过指定行的参数，其语法如下：

pd.read_csv('file.csv', skiprows=n)

其中，n 代表要跳过的行数。当我们设置 skiprows=n 时，pandas 会在读取文件时跳过文件的前 n 行数据。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取文件并跳过前三行数据
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=3)

print(df.head())

运行上述代码后，将会跳过文件中的前三行数据，并输出剩余数据的前几行。

2. skipfooter

skipfooter 是 pandas 中用来跳过文件末尾指定行的参数，其语法如下：

pd.read_csv('file.csv', skipfooter=n)

其中，n 代表要跳过的末尾行数。当我们设置 skipfooter=n 时，pandas 会在读取文件时跳过文件的末尾 n 行数据。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取文件并跳过末尾三行数据
df = pd.read_csv('data.csv', skipfooter=3)

print(df.tail())

运行上述代码后，将会跳过文件中的末尾三行数据，并输出剩余数据的末尾几行。

3. skipcolumns

skipcolumns 是 pandas 中用来跳过指定列的参数，其语法如下：

pd.read_csv('file.csv', usecols=lambda x: x not in ['Column1', 'Column2'])

其中，[‘Column1’, ‘Column2’] 代表要跳过的列名。使用 lambda 函数结合 usecols 参数可以实现 skipcolumns 的功能。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取文件并跳过名为 'Column1' 和 'Column2' 的两列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=lambda x: x not in ['Column1', 'Column2'])

print(df.head())

上述代码将会跳过文件中的 ‘Column1’ 和 ‘Column2’ 两列数据，并输出剩余数据的前几列。

4. skip_blank_lines

skip_blank_lines 是 pandas 中的参数，用来指定是否跳过空行，默认为 True。当我们设置 skip_blank_lines=False 时，pandas 会保留空行；设置 skip_blank_lines=True 时，pandas 会跳过空行。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取文件并保留空行
df = pd.read_csv('data.csv', skip_blank_lines=False)

print(df.head())

上述代码将会保留文件中的空行，并输出所有数据。

5. 小结

在本文中，我们详细介绍了 pandas 中的 skip 功能，包括 skiprows、skipfooter、skipcolumns 和 skip_blank_lines 四个参数的使用方法。通过合理地使用这些参数，我们可以轻松地在数据处理中跳过指定的行或列，提高数据处理效率。

pandas skip功能详解