python - Skiprow 条件基于值而不是 Pandas 中的索引

我正在尝试在 Pandas 中读取 csv 文件。数据如下:

Date    Value   Valid
23/05/2018  12  Yes
24/05/2018  13  No
25/05/2018  45  No
26/05/2018  11  Yes
27/05/2018  66  Yes
28/05/2018  50  No
29/05/2018  34  Yes
30/05/2018  27  No

我只想读取 Valid 列的输入值为 Yes 的行。这样做的最佳方法是什么？

我想在阅读之前而不是在阅读之后过滤它。

最佳答案

您不能在阅读之前忽略行。

相反，您可以在读取数据后进行过滤:

# read file to dataframe
df = pd.read_csv('file.csv')

# apply mask to dataframe
df = df[df['Valid'] == 'Yes']

如果您遇到内存问题，例如，有大量“否”行，读入内存的成本很高，您可以分块。一种方便的静默分块方法是 dask.dataframe :

import dask.dataframe as dd

# create lazy reader object
df = dd.read_csv('file.csv')

# define filtering logic
df = df[df['Valid'] == 'Yes']

# apply filtering logic and convert to pandas dataframe
df = df.compute()

请注意，在上面的示例中，直到最后一行才涉及计算工作，其中 dask 获取块、过滤器，然后将结果聚合到常规 pandas 数据帧。

关于python - Skiprow 条件基于值而不是 Pandas 中的索引，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50606882/