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有的时候我们需要读取的文件前几行是注释行，需要跳过，当然可以使用Python来逐行读取并转到pandas的dataframe中。有没有更便捷的方法呢？
df = pd.read_csv("data/survey_2013.txt",
skiprows=7, delimiter="\t",
names=["name", "pc", "pcm","code"])
关键点就是上面的这个skiprows参数。跳过前7行。
同样的，可以用skipfooter跳过后几行。
这两个可以传参列表，但不能传切片。
所以下面的代码，和上面的代码是一样的效果。
df = pd.read_csv("data/survey_2013.txt",
skiprows=[0,1,2,3,4,5,6], delimiter="\t",
names=["name", "pc", "pcm","code"])
独孤尚良dugushangliang——著
用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的，然而我们有时候并不需要全部的数据，我们需要的可能仅仅是
前
面的
几行
。这样就可以通过
pandas
中read_csv中指定行数
读取
的功能实现。
例如有data.csv文件，文件的内容如下：
GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv
,name_01,coment_01,,,,
2,name
with open(file_name, 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row_num, row in enumerate(reader):
row_list = row[0].split('\t')
if ti
表格已有第一行表头和第一列数据，现在要在黄色框住区域添加新的数据。
那么问题就变成如何
跳过
第一行和第一列将数据写入csv？ 的问题。下面看具体操作（掌柜就不bb，直接上代码啦）：
import
pandas
as pd
data = pd.read_csv('xxx.csv')
data.iloc[0, 1:] = train #这里要写入的数据随意举例
'''
读取
excel文件内容'''
def create_work_book(self, title, index, maxRow, maxColumn, fileName):
:param title: 表名称,
使用with open()
读取文件
，使用next(file)可以
跳过
一行
def get_data_from_file(file_path, skip_line: int = 0):
"""从文件得到数据源"""
# skip 为
跳过
的行数
with open(file_path, 'r') as file:
for i in range(skip_line):
next(file) #
跳过
一行
while Tru
用
pandas
读取
csv文件，并
跳过
不规则的非数值行，计算df列的平均值
最近在用
pandas
处理csv文件时，发现一个头大的问题：系统导出的csv文件表头之
前
有些不需要的行，这些行在每个csv文件中的数目都不一样
一、待处理的网元csv日志文件
目录：Lange_N41_RSRP0309
CDL-A CASE0.csv
网元名称,BJIGNB01_turn
任务类型,性能监测-小区性能监测
保存时间,2022-03-09 11:01:23
网元版本,BTS5900 V100R017C00SPC
