pandas 读取第一行

可以使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数来读取第一行数据。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', nrows=1)
print(df)

其中，`nrows=1` 表示只读取一行数据。如果要读取的 CSV 文件不是以逗号分隔的，需要在 `read_csv` 函数中指定分隔符。例如，如果文件是以制表符 `\t` 分隔的，可以使用 `sep='\t'` 参数指定分隔符：

df = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t', nrows=1)
print(df)

相关问题

使用pandas读取第十行数据

您可以使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件中的第十行数据。以下是读取CSV文件中的第十行数据的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv', skiprows=[i for i in range(9)]).head(1)
print(df)  # 打印第十行数据

在上面的代码中，我们使用了skiprows参数来跳过前9行数据，并使用head(1)方法来选择第十行数据。

如果您的CSV文件中没有表头，则可以在调用read_csv函数时将header参数设置为None，并使用skiprows参数来跳过前9行数据，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None, skiprows=[i for i in range(9)]).head(1)
print(df)  # 打印第十行数据

上面的代码中，我们使用了skiprows参数来跳过前9行数据，并使用head(1)方法来选择第十行数据。

pandas读取excel不读取第一行

要使用pandas读取Excel文件时，可以通过两种方式来实现不读取第一行的需求。

首先，可以使用pandas的read_excel函数，并通过参数skiprows来指定要跳过的行数。例如，读取名为"data.xlsx"的文件，并跳过第一行的方法如下：df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=1)。这样就可以跳过第一行，直接读取数据。

另外一种方法是使用参数header来指定要使用作为列名的行号。例如，如果第一行是列名，而数据从第二行开始，可以通过设置header=1来指定使用第二行作为列名。代码如下：df = pd.read_excel('data.xlsx', header=1)。这样就可以让pandas读取excel文件时不将第一行作为数据。

因此，以上两种方法都可以实现pandas读取excel时不读取第一行的需求。