如何在pd.read_csv时进行行筛选

你可以使用`nrows`参数来指定要读取的行数，或者使用`skiprows`参数来指定要跳过的行数。

例如，如果你只想读取前10行数据，可以这样做：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', nrows=10)

如果你想跳过前5行数据，可以这样做：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5)

你还可以使用`usecols`参数来指定要读取的列，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col2'])

以上代码只会读取名为`col1`和`col2`的两列数据。

相关问题

pd.read_csv时做列筛选

在使用 `pd.read_csv` 读取文件时，可以使用 `usecols` 参数指定需要读取的列。该参数接受一个列表，列表中的元素为需要读取的列名或列索引。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col3']) # 读取 col1 和 col3 两列数据

或者使用列索引：

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 2]) # 读取第1列和第3列数据

注意：如果文件中的列名与指定的列名不匹配，将会抛出一个 `ValueError` 异常。

pd.read_csv读取时能筛选吗

是的，可以使用 `pd.read_csv()` 的参数来筛选数据。其中，`usecols` 参数可以用来选择读取哪些列的数据，示例如下：

import pandas as pd

# 只读取文件中的 "name" 和 "age" 两列数据
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name', 'age'])

另外，还可以使用 `skiprows` 参数来跳过文件中的某些行，示例如下：

import pandas as pd

# 跳过文件中的第一行和第三行数据，只读取剩余行的数据
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 2])

需要注意的是，`usecols` 和 `skiprows` 参数可以同时使用，以满足更复杂的数据筛选需求。