read_csv 跳过 长度小于 100的数据行
时间: 2023-03-30 22:04:19 浏览: 58
可以使用 pandas 中的 dropna 函数来删除长度小于 100 的数据行,然后再使用 read_csv 函数读取数据。具体代码如下:
import pandas as pd
# 读取 csv 文件,跳过长度小于 100 的数据行
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=lambda x: len(x) < 100)
# 删除含有缺失值的行
df = df.dropna()
# 打印数据
print(df)
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read_csv 跳过 一行数据长度小于100的数据行
可以使用参数skiprows来跳过一行数据长度小于100的数据行,具体方法如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=lambda x: len(x) < 100)
```
其中,skiprows参数可以传入一个函数,该函数接受一个整数参数x,表示当前读取的行号,如果该函数返回True,则跳过该行数据。上述代码中,使用lambda函数定义了一个匿名函数,判断当前行的长度是否小于100,如果是,则返回True,跳过该行数据。
read_csv 过滤数据长度小于100的数据
可以使用 pandas 库中的 drop 方法来删除长度小于 100 的数据行,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 过滤数据长度小于 100 的数据行
df = df.drop(df[df['text'].str.len() < 100].index)
# 输出过滤后的数据
print(df)
```