pd读取csv跳过第一行

你可以使用 pandas 库中的 `read_csv()` 函数，并设置参数 `skiprows=1` 来跳过第一行，示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=1)

这样就可以读取 `file.csv` 文件，并跳过第一行。

相关问题

pd.read_csv跳过第一行

pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种以逗号分隔的文本文件，通常用于存储表格数据。pd.read_csv函数可以指定文件路径、分隔符、编码方式等参数，以便正确读取CSV文件。读取后的DataFrame对象可以进行各种数据处理和分析操作。

pd读取csv时相关参数设置

在使用 Pandas 读取 CSV 文件时，可以使用以下参数进行相关设置：

1. `sep`：指定分隔符，默认为逗号 `,`，也可以指定为其他字符或字符串。

2. `header`：指定哪一行作为列名，如果没有列名则可以设置为 `None`，默认为 `0`。

3. `index_col`：指定哪一列作为行索引，默认为 `None`。

4. `usecols`：指定读取哪些列，可以是列名或列索引。

5. `dtype`：指定每一列的数据类型，可以是字典形式的列名和数据类型的映射关系。

6. `na_values`：用于指定某些值为缺失值的标记，比如 `NaN`、`NULL`等。

7. `encoding`：指定文件编码格式，比如 `utf-8`、`gbk`等。

8. `skiprows`：跳过指定的行数，可以是单个整数或一个列表。

9. `nrows`：指定读取的行数。

例如，使用逗号作为分隔符，第一行为列名，第一列为行索引，读取前两列和第四列，并将第四列设为 `float` 类型，缺失值标记为 `NA`，文件编码为 `utf-8`，跳过前两行，读取前 100 行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', sep=',', header=0, index_col=0, usecols=[0, 1, 3], dtype={'column4': float}, na_values=['NA'], encoding='utf-8', skiprows=[0, 1], nrows=100)