pandasを使用してread_csvを使用してヘッダーを読み取る

Question

CSVファイルがある場合は、3行をスキップしてヘッダーを読み取る必要があります。

• pd.read_csv('example.csv', skiprows = 3, header = 1)

• pd.read_csv('example.csv', header = 4)

Answer 1

デモ：

ソースファイル：

# 
# 
# 
A,B,C 
-0.8221405906050608,0.36567801665104493,-0.379336722063627 
1.0601665897050705,1.1430601510100493,2.0085115463969614 
0.4071960452282494,-0.10165523669413325,0.9265436970363733 
-0.3085655056815222,0.5438044940307988,-2.1299177432207785 
1.1371707144127696,1.7668090514496102,0.7607193776554232 

次のコードを使用して、任意の違いがありますの

異なるアプローチ：

のskipRows = 3：

In [65]: pd.read_csv(fn, skiprows=3) 
Out[65]: 
      A   B   C 
0 -0.822141 0.365678 -0.379337 
1 1.060167 1.143060 2.008512 
2 0.407196 -0.101655 0.926544 
3 -0.308566 0.543804 -2.129918 
4 1.137171 1.766809 0.760719 

同じ（明示的な）バージョン：

In [69]: pd.read_csv(fn, skiprows=3, header=0) 
Out[69]: 
      A   B   C 
0 -0.822141 0.365678 -0.379337 
1 1.060167 1.143060 2.008512 
2 0.407196 -0.101655 0.926544 
3 -0.308566 0.543804 -2.129918 
4 1.137171 1.766809 0.760719 

のskipRows = 3、ヘッダ= 1：

In [70]: pd.read_csv(fn, skiprows=3, header=1) 
Out[70]: 
    -0.8221405906050608 0.36567801665104493 -0.379336722063627 
0    1.060167    1.143060   2.008512 
1    0.407196   -0.101655   0.926544 
2   -0.308566    0.543804   -2.129918 
3    1.137171    1.766809   0.760719 

ヘッダ= 4：

In [71]: pd.read_csv(fn, header=4) 
Out[71]: 
    -0.8221405906050608 0.36567801665104493 -0.379336722063627 
0    1.060167    1.143060   2.008512 
1    0.407196   -0.101655   0.926544 
2   -0.308566    0.543804   -2.129918 
3    1.137171    1.766809   0.760719 

ヘッダは= [4]：

In [72]: pd.read_csv(fn, header=[4]) 
Out[72]: 
    -0.8221405906050608 0.36567801665104493 -0.379336722063627 
0    1.060167    1.143060   2.008512 
1    0.407196   -0.101655   0.926544 
2   -0.308566    0.543804   -2.129918 
3    1.137171    1.766809   0.760719