効率的にカスタムCSVファイルをPythonに読み込む

Question

私はPythonを学びたいと思っています。このタスクでは、特定のフォルダ内の特定のcsvファイルをPythonデータ型にインポートし、さらにデータを処理しようとしています。 私は、データをPythonにインポートする必要がある部分に苦労しています。私はこれが効率的であることが必要です。私はいくつかのことを試し、フォーラムや他のWebページで提案されている提案に基づいていくつかのアプローチを試しました。いずれかがこれを解決することができれば、助けは非常に高く評価されるでしょう。

注：私はすでにPDとしてパンダをインポートした

アプローチ1：

Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 13, saw 2

アプローチ2：

DF = pd.read_csv(FilePath) 

これは、次のエラーを生成します

DF = pd.read_csv(FilPath, skiprows=3) 

これも同じエラーが得られます。

Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 13, saw 2

アプローチ3：

data = pd.read_csv(FilePath, error_bad_lines=False) 

これは、すべての行をスキップして、1行に1つの文字を読み取ります。これにより、データの処理がさらに困難になります。

https://dl.dropboxusercontent.com/u/32778128/Test.csv

いずれかがこの問題を解決するための提案を持っている場合、私は大いに助けをいただければ幸いです。

ベスト U

Answer 1

あなたは「データフレーム」は何を使用してしなければならないことはパンダライブラリであると言います。 Pandasでは、インポートcsvファイルを簡単に操作してデータの操作を開始できるPandas DataFrameを提供しています。具体的にはpandas.read_csvの機能を調べる必要があります。それは、あなたが求めているものとそれ以上を行います。行単位でフィルタリングする必要がある場合は、「skiprows」引数を調べます。

あなたは次の操作を実行して、データフレームオブジェクトを取得することができます：あなたはそれ以上を必要とする場合、あなたは上記のリンク先のドキュメントを参照してくださいすることができます

import pandas 

df = pandas.read_csv('boing.csv') # Creates dataframe from specified CSV file 

を、pandas.read_csvはここに一覧表示するにはあまりにも多くの引数を取ります。私はこれが役立つことを願っていますskiprowsと

例：

df = pandas.read_csv('boing.csv', skiprows=2) 

これは、あなたのCSVファイルの最初の2行を飛ばしてデータフレームを与えます。 2つのヘッダーをいくつでも変更できます。 skiprowsを使用する場合は、ファイル内の実際のデータを表す行をスキップしていないことを確認してください。