read_csv 过滤数据长度小于100的数据
时间: 2023-03-30 17:04:30 浏览: 49
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)
```
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read_csv 跳过 长度小于 100的数据行
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)
read_csv 过滤一行字符长度小于100的数据
可以使用 pandas 库中的 drop 方法删除字符长度小于100的行,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop(df[df['column_name'].str.len() < 100].index)
```
其中,`column_name` 是需要过滤的列名。