利用pandas读入指定行csv数据
时间: 2023-09-08 16:17:12 浏览: 44
可以使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数,并通过 `skiprows` 参数来指定要跳过的行数。例如,如果要跳过前两行读取从第三行开始的 csv 文件,可以这样写:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件,跳过前两行
df = pd.read_csv('your_file.csv', skiprows=2)
# 打印读取结果
print(df)
```
其中,`your_file.csv` 是你要读取的 csv 文件的路径。跳过的行数为 `skiprows=2`。如果想要跳过多行,可以将 `skiprows` 参数设置为一个列表,列表中的每个元素表示要跳过的行号。
相关问题
pandas读入csv文件
在Python中,pandas库提供了read_csv()函数,可以读入csv文件。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读入csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')
# 查看前5行数据
print(df.head())
```
其中,'filename.csv'为要读入的csv文件名。读入后,可以使用pandas提供的各种函数进行数据处理和分析。
pandas读入数据时数据向前压缩
如果你指的是数据行的向前压缩,即将某一行中的某些数据向前填充到前面的行中,则可以使用Pandas中的shift()函数。shift()函数可以将行(或列)中的数据向前或向后移动。下面是一个示例代码,将第二列中的空值向前填充到前面的行中:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 1].shift()
```
这段代码读取名为'data.csv'的文件,并将第二列中的空值向前填充到前面的行中。需要注意的是,shift()函数默认将数据向下移动,如果需要向上移动,则需要指定负数的移动距离。此外,还可以使用fillna()函数来填充空值,但这种方法可能会破坏原有数据的关系,不适用于所有情况。