Pandas读取CSV文件跳过不需要的数据|极客笔记

Pandas读取CSV文件跳过不需要的数据

在数据处理和分析过程中，常常需要从CSV文件中读取数据。而有时候，CSV文件中可能包含一些我们并不需要的数据，这些数据可能会影响我们的分析结果。在这种情况下，我们需要学会如何使用Pandas来跳过不需要的数据，只读取我们感兴趣的部分数据。

CSV文件是Comma-Separated Values的缩写，指的是逗号分隔的值文件。它是一种常见的文本格式，用于存储表格数据，每行代表一条记录，每列代表一个字段。CSV文件通常以.csv作为文件扩展名，可以用文本编辑器打开查看。

下面是一个简单的示例CSV文件，包含了一些学生的成绩数据：

姓名,学科,成绩
小明,数学,90
小明,语文,85
小红,数学,88
小红,语文,92

Pandas是一个强大的数据处理工具，它提供了丰富的函数来读取、处理和分析数据。在Pandas中，我们可以使用read_csv()函数来读取CSV文件，将其转换为DataFrame对象。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Pandas读取上面的示例CSV文件：

import pandas as pd

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

# 显示DataFrame
print(df)

运行以上代码，我们可以得到DataFrame对象如下：

   姓名   学科  成绩
0  小明   数学  90
1  小明   语文  85
2  小红   数学  88
3  小红   语文  92

有时候，CSV文件中包含了我们并不需要的数据，例如文件头部的一些注释行、空行或者某些列。在这种情况下，我们可以使用skiprows、skipfooter、usecols等参数来跳过不需要的数据，只读取我们感兴趣的部分数据。

有时候，CSV文件中的第一行是一些注释或者说明性文字，我们并不需要将其作为数据的一部分。我们可以使用skiprows参数来跳过文件头部的注释行。

下面是一个示例代码，演示了如何跳过一个注释行，只读取学生的成绩数据：

# 跳过第一行
df = pd.read_csv('grades.csv', skiprows=1)

# 显示DataFrame
print(df)

运行以上代码，我们可以得到DataFrame对象如下：

   小明   数学  90
0  小明   语文  85
1  小红   数学  88
2  小红   语文  92

有时候，CSV文件中的最后几行是一些注释或者统计信息，我们也不需要将其作为数据的一部分。我们可以使用skipfooter参数来跳过文件尾部的注释行。

下面是一个示例代码，演示了如何跳过最后一行，只读取学生的成绩数据：

# 跳过最后一行
df = pd.read_csv('grades.csv', skipfooter=1, engine='python')

# 显示DataFrame
print(df)

运行以上代码，我们可以得到DataFrame对象如下：

   姓名   学科  成绩
0  小明   数学  90
1  小明   语文  85
2  小红   数学  88

有时候，CSV文件中包含了很多列，而我们只对其中几列感兴趣。我们可以使用usecols参数来指定我们需要读取的列。

下面是一个示例代码，演示了如何仅读取学生的姓名和成绩列：

# 仅读取姓名和成绩列
df = pd.read_csv('grades.csv', usecols=['姓名', '成绩'])

# 显示DataFrame
print(df)

运行以上代码，我们可以得到DataFrame对象如下：

   姓名   成绩
0  小明   90
1  小明   85
2  小红   88
3  小红   92

在数据处理和分析过程中，要学会使用Pandas来跳过不需要的数据，只读取我们感兴趣的部分数据。