Pythonpandas库DataFrame对象读取csv、txt⽂件的⽤法汇
总-如何跳过。。。
Python pandas库DataFrame对象读取csv⽂件的⽤法-如何跳过⽂件开头的⾏，如何指定列间分隔符，如何重新定义列的名称？
今天我们⽤例⼦说明⼀下个这个问题，现在有⼀个txt⽂件，内容如下，我们可以看到有⼏个特点：第⼀⾏数据是没有⽤的，数据使⽤两个空格进⾏分割的；数据是没有列名的，下⾯我们⼀步步的对数据进⾏处理：
1.默认配置读⼊⽂件
import pandas as pd
df = pd.read_csv('')
df
输出如下：
python怎么读文件夹下的文件夹
输出结果差强⼈意，只是第⼀⾏数据被当做列名。
2.跳过第⼀⾏数据，不进⾏读取，使⽤skiprows参数，这⾥后⾯可以单个数字，也可是⼀个list列表，实现跳过多⾏的⽬的。
df = pd.read_csv('',skiprows = 1)
输出结果如下：
可以看到已经跳过第⼀⾏了，但是这⾥数据的第⼀⾏，被当做了列名这不是我们想要的结果。可以设定数据没有列名，所有的都是数据。
3.设定dataframe读取的第⼀⾏为数据。使⽤header = None参数。
默认情况下header参数为header=0，即将第⼀⾏作为参数。
df = pd.read_csv('',skiprows = 1,header=None)
输出如下：
这⾥可以看到，数据读出是正常的了，但是好像出现⼀个问题。所有的数据被当成了⼀列来处理。如何解决这个问题呢？
4.指定数据列的分隔符，使⽤sep参数
df = pd.read_csv('',skiprows = 1,header=None,sep='  ')
输出结果看⼀下：
已经满⾜我们的需求了。这⾥有两点注意：1).列之间使⽤两个空格分隔，因此sep必须指明两个空格，否则会出现问题。2).不指定列名的时候，系统⾃动的⽤数字0,1,2,3作为列名。下⼀步我们就⼿动指定我们的列名。
5.指定列名，使⽤names参数。
df = pd.read_csv('',skiprows = 1,header=None,sep='  '\
,names=['A','B','C','D'])
输出结果如下：
好了，现在数据终于以我们想要的结果呈现了。
6.将某列设置为索引。
df = pd.read_csv('',skiprows = 1,header=None,sep='  '\
,names=['A','B','C','D'],index_col = ['A'])
使⽤index_col=‘列名’，达到设定列名的⽬的。输出结果如下：
7.只保留某⼏列，不保留不想要的⾏。例如，我们只想保留'C'列和‘D‘列。代码如下：
df = pd.read_csv('',skiprows = 1,header=None,sep='  '\
,names=['A','B','C','D'],index_col = ['A'])[['C','D']]
只要像在dataframe对象选取某列的操作相同，使⽤列表将需要筛选的列，取出即可。
好了，后续我还会继续补充dataframe在读取⽂件的相关问题。欢迎关注、点赞和交流^_^。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。