python - Pandas :read_csv仅排除某些行

我正在尝试导入看起来像这样的csv文件

     Irrelevant row
"TIMESTAMP","RECORD","Site","Logger","Avg_70mSE_Avg","Avg_60mS_Avg",
"TS","RN","","","metres/second","metres/second",
"","","Smp","Smp","Avg","Avg",
"2010-05-18 12:30:00",0,"Sisters",5068,5.162,4.996
"2010-05-18 12:40:00",1,"Sisters",5068,5.683,5.571

第二行是标题，但行0、2、3不相关。目前，我的代码是：

parse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df = pd.read_csv('data.csv', header=1, index_col=['TIMESTAMP'],
                 parse_dates=['TIMESTAMP'], date_parser = parse)

问题在于，由于第2行和第3行没有正确的日期，所以我得到一个错误（或者至少我认为这是错误）。

是否可以使用skiprows之类的方式排除这些行，但对于不在文件开头的行呢？或者您还有其他建议吗？

最佳答案

您可以使用skiprows关键字忽略行：

pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 2, 3],
             index_col=['TIMESTAMP'], parse_dates=['TIMESTAMP'])

您的样本数据可得出以下结果：

                     RECORD     Site  Logger  Avg_70mSE_Avg  Avg_60mS_Avg
TIMESTAMP
2010-05-18 12:30:00       0  Sisters    5068          5.162         4.996
2010-05-18 12:40:00       1  Sisters    5068          5.683         5.571

第一个解析的行（1）成为标题，并且read_csv的默认解析器正确解析timestamp列。

关于python - Pandas :read_csv仅排除某些行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27741274/