同时使用usecols和skiprows (在Pandas read_csv中)会产生错误
同时使用usecols和skiprows (在Pandas read_csv中)会产生错误
提问于 2016-10-27 08:31:43
我在Pandasv0.18.1中使用read_csv来读取一些数据。我想从csv中选择列和行的子集，所以我尝试了：
df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use, skiprows=1)这给了我一个ValueError: Usecols不匹配名称。请注意，cols_to_use是一个列名列表，但是如果我省略了skiprows部分：
df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use)它工作得很好，类似地，如果我省略了usecols位，并将跳过的代码放回里面，那么效果也很好。
这是否是一个bug (您不能同时使用usecols和skiprows )？我试过查看文档，但没有找到任何提及它的地方。或者，也许有一个逻辑上的原因，你不能同时使用？
(此外，如果有更好/更明显的方法从csv中选择列和行的子集，这也是值得赞赏的！)
提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-10-27 10:03:18
如果csv文件的第一行包含列名，那么skiprows=1将忽略具有列名的行，您将遇到错误。
如果您想跳过特定的行，可以使用例如skiprows=[1]将行号作为列表提供。行号是0索引的，因此列名在第0行，第一行数据行是第1行。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/40279798
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