Python:从 CSV 中删除非数字数据

Question

我正在尝试读取由我在树莓派上编写的一些代码生成的 CSV 文件。目前，树莓派输出的数据中包含几行警告或第一行数据，然后将数据流输出为数值，如下所示:

MMA init error = -82        
MMA init error = 0      
MMA init pass    ID = 26    
MMA Sensor Connected    4744    56100
65232   4744    56100
65232   4744    56100
65232   4744    56100
65232   4744    56100

我想要一种能够解析此内容并删除所有包含错误和信息的行的方法，这样当我对数值数据运行分析时，就不会包含其他数据。有没有办法做到这一点，类似于在 MATLAB 中，您可以简单地编写 filename.data ？

Answer 1

# coding: utf-8

data =[]
with open(filename) as f:
    for line in f.readlines():
        fields = line.split('\t')
        if fields[0].isdigit():
            data.append(fields)

或者使用pandas

from pandas import read_table
# if you know first row data shows up in 
data = read_table(filename, header=firstrowdata)