python - 同时使用 usecols 和 skiprows(在 Pandas read_csv 中)会出错

Question

我在 Pandas v0.18.1 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，所以我尝试过:

df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use, skiprows=1)

这给了我一个 ValueError: Usecols do not match names. 请注意，cols_to_use 是一个列名列表，但如果我省略了 skiprows 部分:

df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use)

它工作正常，同样，如果我省略 usecols 位并将 skiprows 放回去，那也工作正常。

这可能是一个错误(您不能同时使用 usecols 和 skiprows)吗？我试过查看文档，但找不到任何提及。或者可能有一个合乎逻辑的原因不能同时使用两者？

(此外，如果有更好/更明显的方法从 csv 中挑选出列和行的子集，我们也将不胜感激!)

提前致谢!

Answer 1

如果您的 csv 文件的第一行包含列名，则 skiprows=1 将忽略包含列名的行，您会遇到错误。

如果你想跳过特定的行，你可以提供行号作为列表使用，例如skiprows=[1]。行号是从 0 开始索引的，因此列名在第 0 行，第一个数据行是第 1 行。