Pandas 跳过表头后一定范围内的行

在本文中，我们将介绍使用 Pandas 在读取 Excel 文件时跳过表头后一定范围内的行的方法。这种情况经常出现在 Excel 文件中有些不需要的行，比如行尾有注释或者无关数据，而我们只需要特定行范围内的数据。

读取 Excel 文件并指定需要的行

使用 Pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件时，我们可以使用 skiprows 参数来跳过表头后一定范围内的行。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=3, nrows=5)
print(df)

在上面的代码中，我们读取了 example.xlsx 文件中跳过了前三行，读取了接下来的五行数据。这意味着，我们实际上只获取了表格中的第四行到第八行数据。

值得注意的是，nrows 参数定义我们需要读取的行数，我们可以根据需求来修改这个参数。

跳过一定范围外的行

但是，如果 Excel 文件中需要跳过的行数是不确定的，我们该如何处理呢？Pandas 可以帮助我们解决这个问题。

在以下示例中，我们读取了 Excel 文件中表头后的所有内容，然后删除了指定范围之外的数据。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=3)  # 跳过前三行，读取剩下的所有行
df = df.iloc[4:9]  # 删除前四行和后面的数据，只保留第五到第九行
print(df)

在上面的代码中，iloc 用于选择特定行，[4:9] 表示删除前四行和后面未知数量的数据，只保留第五到第九行数据。

这种方法需要我们知道想要跳过的行数和想要保留的行数之间的差距。上面的示例中，我们想要保留第五到第九行数据，所以只需要删除前四行即可。

总结

Pandas 中的 read_excel 方法和 skiprows 参数是跳过表头后读取 Excel 文件的利器。如果希望只保留表格中的部分行，可以使用 nrows 参数来指定读取的行数，也可以使用 iloc 方法来删除相关行数，从而获取所需范围内的数据。这些方法非常灵活高效，能够方便地完成 Excel 文件的数据处理。