Mengimport fail CSV ke dalam Python ialah tugas biasa dan Pandas ialah perpustakaan popular untuk memanipulasi dan menganalisis data. Walau bagaimanapun, anda mungkin menghadapi situasi di mana anda perlu melangkau baris tertentu semasa proses import.
Untuk mencapai ini, Pandas menyediakan parameter skiprows dalam fungsi read_csv()nya. Walau bagaimanapun, dokumentasi mungkin kelihatan samar-samar, membuatkan anda tertanya-tanya cara menentukan baris yang hendak dilangkau dengan betul.
Memahami Parameter skiprows
Parameter skiprows menerima sama ada senarai nombor baris (diindeks 0) atau integer yang mewakili bilangan baris untuk dilangkau dari permulaan fail. Kekeliruan timbul kerana Panda membenarkan kedua-dua tafsiran, bergantung pada format nilai yang anda berikan.
Contoh
Untuk menggambarkan perbezaannya, pertimbangkan fail CSV berikut:
<code class="csv">1, 2 3, 4 5, 6</code>
Untuk melangkau baris kedua (dengan indeks 1):
<code class="python">import pandas as pd # Skip row with index 1 data = pd.read_csv("data.csv", skiprows=[1]) # Print the data print(data)</code>
Ini akan menghasilkan:
0 1 0 1 2 1 5 6
Untuk melangkau baris pertama:
<code class="python">import pandas as pd # Skip first row data = pd.read_csv("data.csv", skiprows=1) # Print the data print(data)</code>
Ini akan menghasilkan:
0 1 0 3 4 1 5 6
Dengan memahami cara berbeza untuk menentukan baris yang dilangkau dalam Pandas.read_csv(), anda boleh mengimport data dengan cekap dan mengendalikan senario tertentu di mana tidak termasuk baris tertentu diperlukan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melangkau Baris Tertentu Apabila Mengimport Fail CSV Menggunakan Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!