Я намагаюся імпортувати файл .csv за допомогою pandas.read_csv(), однак я не хочу імпортувати 2-й рядок файлу даних (рядок з індексом = 1 для 0-індексації).

Я не бачу, як не імпортувати його, оскільки аргументи, що використовуються з командою, здаються неоднозначними:

З веб-сайту панди:

skiprows : подібний до списку або ціле число

Номери рядків, які потрібно пропустити (з індексом 0), або кількість рядків, які потрібно пропустити (int) на початку файлу. "

Якщо я вклав skiprows=1аргументи, звідки він знає, пропускати перший рядок чи пропускати рядок з індексом 1?

Ви можете спробувати самі:

>>> import pandas as pd
>>> from StringIO import StringIO
>>> s = """1, 2
... 3, 4
... 5, 6"""
>>> pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=[1], header=None)
   0  1
0  1  2
1  5  6
>>> pd.read_csv(StringIO(s), skiprows=1, header=None)
   0  1
0  3  4
1  5  6

У мене ще немає репутації, щоб коментувати, але я хочу додати до алкоголю відповідь для подальшої довідки.

З документів :

skiprows: колекція чисел для рядків у файлі, які потрібно пропустити. Також може бути цілим числом, щоб пропустити перші n рядків

Я отримав ту ж проблему під час запуску skiprows під час читання файлу csv. Я робив skip_rows = 1 це не буде працювати

Простий приклад дає уявлення про те, як використовувати skiprows під час читання файлу CSV.

import pandas as pd

#skiprows=1 will skip first line and try to read from second line
df = pd.read_csv('my_csv_file.csv', skiprows=1)  ## pandas as pd

#print the data frame
df

Усі ці відповіді пропускають один важливий момент - n-й рядок - це n-ий рядок у файлі, а не n-й рядок у наборі даних. У мене ситуація, коли я завантажую застарілі дані датчика потоку з USGS. Заголовок набору даних коментується символом "#", перший рядок після цього - мітки, далі йде рядок, що описує типи дат, і останні дані. Я ніколи не знаю, скільки є рядків коментарів, але я знаю, які перші пари рядків. Приклад:

----------------------------- УВАГА -------------------- --------------

Деякі дані, отримані з цієї бази даних Геологічної служби США

можливо, не отримав схвалення директора. ... agency_cd site_no datetime tz_cd 139719_00065 139719_00065_cd

5s 15s 20d 6s 14n 10s USGS 08041780 2018-05-06 00:00 CDT 1.98 A

Було б непогано, якби був спосіб автоматичного пропуску n-го рядка, а також n-го рядка.

Як примітка, я зміг виправити свою проблему за допомогою:

import pandas as pd
ds = pd.read_csv(fname, comment='#', sep='\t', header=0, parse_dates=True)
ds.drop(0, inplace=True)

skip[1] пропустить другий, а не перший рядок.

Також переконайтеся, що ваш файл насправді є файлом CSV. Наприклад, якщо у вас був файл .xls, і ви просто змінили розширення файлу на .csv, файл не імпортуватиметься і видасть помилку вище. Щоб перевірити, чи це ваша проблема, відкрийте файл у Excel, і він, швидше за все, скаже:

"Формат файлу та розширення" Filename.csv "не збігаються. Файл може бути пошкоджений або небезпечний. Якщо ви не довіряєте його джерелу, не відкривайте його. Хочете все-таки відкрити?"

Щоб виправити файл: відкрийте файл у програмі Excel, натисніть «Зберегти як», виберіть формат файлу, який потрібно зберегти як (використовуйте .cvs), а потім замініть наявний файл.

Це була моя проблема, і мені було виправлено помилку.