Pandas :使用chunksize选项读取csv时，如何从csv文件末尾跳过n行

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在使用Pandas读取大型CSV文件时，可以使用chunksize选项来控制每次读取的数据块大小。这对于内存有限的情况下特别有用，可以避免一次性加载整个文件到内存中。

要从CSV文件末尾跳过n行，可以使用以下步骤：

1. 使用Pandas的read_csv函数打开CSV文件，并设置chunksize参数为适当的值，例如1000或者其他合适的大小。

import pandas as pd

chunksize = 1000
csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv'
reader = pd.read_csv(csv_file, chunksize=chunksize)

1. 遍历读取的数据块，使用skiprows参数跳过前面的行数，可以通过计算文件总行数和要跳过的行数来确定需要跳过的行数。

total_rows = sum(1 for _ in open(csv_file))  # 计算文件总行数
skip_rows = total_rows - n  # 跳过的行数
skip_rows = max(0, skip_rows)  # 确保不会跳过负数行

for chunk in reader:
    if skip_rows > 0:
        chunk = chunk.iloc[skip_rows:]  # 跳过前面的行数
        skip_rows = 0
    # 在这里对数据块进行处理
    # ...

在上述代码中，我们首先计算了文件的总行数，然后根据要跳过的行数计算出实际需要跳过的行数。在遍历数据块时，如果还有需要跳过的行数，我们使用iloc函数来跳过相应的行数。

需要注意的是，如果要跳过的行数大于文件总行数，需要将跳过的行数设置为0，以避免出现负数行的情况。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云·Pandas产品介绍
• Pandas官方文档