使用实现pandas读取csv文件指定的前几行

用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的，然而我们有时候并不需要全部的数据，我们需要的可能仅仅是前面的几行。

这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现。

例如有data.csv文件，文件的内容如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv
,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,

如果我们需要的数据仅仅是前5行，那么读取方式可以通过nrows的方式进行指定。编写代码如下：

 1 #!/usr/bin/python
 2
 3 import pandasas pd
 4
 5 data = pd.read_csv('data.csv',nrows =5)
 6 print(data)
 7

代码的运行结果如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ python row_test.py
 Unnamed: 0 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 \
0   2 name_02 coment_02   NaN   NaN   NaN
1   3 name_03 coment_03   NaN   NaN   NaN
2   4 name_04 coment_04   NaN   NaN   NaN
3   5 name_05 coment_05   NaN   NaN   NaN
4   6 name_06 coment_06   NaN   NaN   NaN
 Unnamed: 6
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
4   NaN
GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$

从上面的结果中可以看出，通过指定读取行数实现了预期的功能。

以上这篇就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例
  • 用pandas按列合并两个文件的实例
  • python读取与写入csv格式文件的示例代码
赞 (0)

相关推荐

  • python读取与写入csv格式文件的示例代码

    在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为 dict 类型和 DataFrame 是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldna

  • 用pandas按列合并两个文件的实例

    直接上图,图文并茂,相信你很快就知道要干什么. A文件: B文件: 可以发现,A文件中"汉字井号"这一列和B文件中"WELL"这一列的属性相同,以这一列为主键,把B文件中"TIME"这一列数据添加到A文件中,如果B文件缺少某些行,则空着,最后A文件的行数不变,效果如下: 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 16:02:05 2017 @aut

  • Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例

    功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys input_path='./' output_fiel='pandas_union_concat.csv' all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*')) all_data_frames=[] for file in all_files:

  • 使用实现pandas读取csv文件指定的前几行

    用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的,然而我们有时候并不需要全部的数据,我们需要的可能仅仅是前面的几行. 这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现. 例如有data.csv文件,文件的内容如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04,co

  • 使用pandas读取csv文件的指定列方法

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据.经过多番尝试总算试出来了一种方法. 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着.原来的数据如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04

  • ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    优点: 方便,有专门支持读取csv文件的pd.read_csv()函数. 将csv转换成二维列表形式 支持通过列名查找特定列. 相比csv库,事半功倍 1.读取csv文件 import pandas as pd   file="c:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file)   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定编码     read_csv()方法参数介绍 filepath_or_buf

  • pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式

    下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式,具体内容如下所述: 我们在调bug的时候会经常查看.修改pandas列数据的数据类型,今天就总结一下: 1.查看: Numpy和Pandas的查看方式略有不同,一个是dtype,一个是dtypes print(Array.dtype) #输出int64 print(df.dtypes) #输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64 2.修改 import pandas as pd import numpy a

  • pandas读取csv文件,分隔符参数sep的实例

    在python中读取csv文件时,一般操作如下: import pandas as pd pd.read_csv(filename) 该读文件方式,默认是以逗号","作为分割符,若是以其它分隔符,比如制表符"/t",则需要显示的指定分隔符.如下 pd_read_csv(filename,'/t') 但如果遇见某个字段包含了"/t"的字符,比如网址"www.xxx.xx/t-",则也会把字段中的"/t"理解为

  • 使用Python pandas读取CSV文件应该注意什么?

    使用Python pandas读取CSV文件应该注意什么?

    示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3,周娟,女,1998-03-25,合肥,护士,音乐,跑步 4,赵盈盈,Female,2001-6-32,,学生,画画 5,郑强强,男,1991-03-05,南京(nanjing),律师,历史-政治 如果一切正常的话,在Jupyter Notebook 中应该显示以下内容:

  • Python pandas读取CSV文件的注意事项（适合新手）

    Python pandas读取CSV文件的注意事项（适合新手）

    目录 前言 示例文件 文件编码 空值 日期错误 函数映射 方法1:直接使用labmda表达式 方法二:使用自定义函数 方法三:使用数值字典映射 总结 前言 本文是给使用pandas的新手而写,主要列出一些常见的问题,根据笔者所踩过的坑,进行归纳总结,希望对读者有所帮助. 示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3

  • python 使用pandas读取csv文件的方法

    目录 pandas读取csv文件的操作 1. 读取csv文件 在这里记录一下,python使用pandas读取文件的方法用到pandas库的read_csv函数 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 24 16:48:32 2022 @author: zxy """ # 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.

  • 解决Python中pandas读取*.csv文件出现编码问题

    1.问题 在使用Python中pandas读取csv文件时,由于文件编码格式出现以下问题: Traceback (most recent call last): File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1134, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1240, in pandas._libs

  • 基于Pandas读取csv文件Error的总结

    OSError:报错1 <span style="font-size:14px;">pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ (pandas\_libs\parsers.c:4209)() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source (pandas\_libs\

随机推荐