pandas读取txt第二列除了第一行的数据

可以使用`pandas.read_csv()`函数来读取txt文件，并指定分隔符和需要读取的列。如果需要去除第一行，可以通过传递`skiprows`参数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取txt文件，指定分隔符为逗号，只读取第二列，跳过第一行
df = pd.read_csv('file.txt', sep=',', usecols=[1], skiprows=[0])

# 输出结果
print(df)

在这个示例中，`file.txt`是要读取的txt文件名，`sep=','`表示分隔符为逗号，`usecols=[1]`表示只读取第二列，`skiprows=[0]`表示跳过第一行。如果需要读取多列，可以将`usecols`参数设为一个列表，例如`usecols=[1, 2, 3]`表示读取第二、三、四列。

相关问题

利用pandas读取txt某一列

您可以使用pandas中的read_table函数读取txt文件，并将特定列指定为DataFrame的一个Series对象。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件，以空格分隔各列
df = pd.read_table('yourfile.txt', sep=' ')

# 选取需要的列，比如第2列
col = df.iloc[:, 1]

# 打印该列的前10行
print(col.head(10))

希望对您有帮助！

pandas读取txt中的第二行数据

你可以使用`pandas.read_csv()`函数来读取txt文件，并使用参数`skiprows`来跳过前几行。例如，如果你想读取txt文件的第二行数据，可以这样做：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.txt', skiprows=[0, 1], header=None, delimiter='\t')

其中，`skiprows=[0,1]`表示跳过前两行，`header=None`表示不将第一行作为列名，`delimiter='\t'`表示使用制表符分隔符。读取后，可以通过`df.iloc[0]`访问第一行数据。