我正在嘗試從pandas.read_csvJupyter Notebooks 中的 csv 文件中讀取特定列。我知道我感興趣的數據從哪一行開始，并使用skiprows關鍵字轉到包含列標簽的那一行。但是，即使我指定了要使用usecols的列，Pandas 也只會刪除列中的值，而不是列本身。因此，如果我test.csv看起來像這樣：*first 6 rows to be skipped*1,2,3,4,5,6a,b,c,d,e,fA,B,C,D,E,F片段（導入正確的模塊后）df = pandas.read_csv('test.csv', skiprows = 5, usecols = np.r_[0, 2:7])給1,2,3,4,5,6a,nan,c,d,e,fA,nan,C,D,E,F而不是想要的1,3,4,5,6a,c,d,e,fA,C,D,E,F我已通讀文檔pandas.read_csv，但沒有看到有關如何獲得所需結果的指示。ETA：我試圖讓 Pandas（或 Jupyter Noteooks）從數據框中排除列，而不僅僅是列包含的值。
2 回答
Cats萌萌
TA貢獻1805條經驗 獲得超9個贊
我用您給我的示例進行了嘗試，并注意到您要讀取的列數是6，即1, 2, 3, 4, 5 and 6，而usecols您輸入的也使用6條目，即索引0, 2, 3, 4, 5 and 6。換句話說，您正在使用不存在的列，這就是它轉向NaN.
內容test.csv為：
1-5: *skip*
6: 1, 2, 3, 4, 5, 6
7: a, b, c, d, e, f
8: A, B, C, D, E, F
我用您給定的數據進行了嘗試，結果如下：
df = pandas.read_csv('test.csv', usecols = [0, 2:6], skiprows=5)
print(df)
產生：
1 3 4 5 6
0 a c d e f
1 A C D E F
另一方面，您的原始代碼：
df = pandas.read_csv('test.csv', usecols = [0, 2:7], skiprows=5)
print(df)
產量：
1 2 3 4 5 6
0 a c d e f NaN
1 A C D E F NaN
為此，您也可以刪除該列：
df.drop(['6'], axis=1, inplace=True)
df.columns = ['1', '3', '4', '5', '6']
撒科打諢
TA貢獻1934條經驗 獲得超2個贊
您可以嘗試類似下面的方法，在其中指定要保留的所有列。
df.loc[:, ["1", "3", "4", "5", "6"]]
或者您可以低于此將僅刪除指定的列。
df.drop(["2"], axis=1)
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