pandas读取txt文件并跳过注释行

可以使用pandas中的read_csv函数来读取txt文件，并通过参数skiprows来跳过注释行。具体操作如下：

import pandas as pd

# 通过read_csv函数读取txt文件
# 使用sep参数指定分隔符为制表符\t
# 使用skiprows参数跳过注释行，其中comment参数指定注释符号为#
df = pd.read_csv('your_file.txt', sep='\t', skiprows=lambda x: x.startswith('#'))

# 打印读取结果
print(df)

上述代码中的`your_file.txt`为待读取的txt文件路径，可以根据实际情况进行修改。其中`skiprows=lambda x: x.startswith('#')`表示跳过以#开头的注释行。如果注释符号为其他字符，可以相应地进行修改。

相关问题

pandas读取txt文件

可以使用`pandas`库中的`read_table()`或者`read_csv()`函数来读取`txt`文件。这里以读取`test.txt`文件为例：

import pandas as pd

# 读取txt文件，指定分隔符为逗号
df = pd.read_table('test.txt', sep=',')
# 或者使用 read_csv 函数，效果一样
# df = pd.read_csv('test.txt', sep=',')

# 显示前5行数据
print(df.head())

其中，`read_table()`和`read_csv()`的参数说明如下：

- `filepath_or_buffer`：文件路径或打开的文件对象
- `sep`：分隔符，默认为逗号 `,`
- `header`：要作为列名的行号，默认为0，即第一行
- `index_col`：用作行索引的列号或列名，默认为 `None`
- `encoding`：文件的编码格式，默认为 `None`
- `nrows`：要读取的行数，默认为 `None`，即读取全部行
- `usecols`：要读取的列号或列名，默认为 `None`，即读取全部列
- `dtype`：指定每列的数据类型，可以使用字典来指定每一列的数据类型
- `skiprows`：跳过指定的行数（比如跳过前几行注释或表头）
- `skipfooter`：跳过文件末尾的指定行数
- `na_values`：将指定的字符串识别为缺失值
- `parse_dates`：将指定的列解析为日期类型

具体参数可以根据需要进行设置。

Python读取txt文件“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2¶

好的，可以使用Python中的pandas库来读取这两个文件。代码如下：

import pandas as pd

# 读取基因芯片数据
df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=31)

# 读取平台数据
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', skiprows=51)

其中，`pd.read_csv`函数可以读取以制表符为分隔符的txt文件。`skiprows`参数可以跳过注释行。`df1`和`df2`分别代表读取的两个数据框。