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我有 csv 文件,我必须用 panda
制作dataframes。通常文件的格式如下:
Days Page Impressions Visits Bounces
2012-12-15 692041 87973 31500
2012-12-16 602356 78663 29298
2012-12-17 730902 99356 37436
2012-12-18 730071 97844 37199
2012-12-19 774964 110446 43858
2012-12-20 419256 44592 13961
2012-12-21 320966 33692 10076
2012-12-22 200992 18840 5170
我面临的问题是有时 CSV 文件是这样的:
SomeName ABCD
Account: AccountHolder Name
Report Author: Analysis
Description: Some variable length description
Pivot
Pivot
Days Page Impressions Visits Bounces
2012-12-15 367143 69147 30222
2012-12-16 334675 63702 28040
2012-12-17 409260 77171 33642
2012-12-18 427765 78221 33575
2012-12-19 434781 79850 34300
2012-12-20 463448 81361 34501
2012-12-21 447964 81897 35242
2012-12-22 368477 70352 31014
2012-12-23 321891 61973 27521
Time of Calculation: 2013-03-15 02:14:58
如何才能只获取与天数、页面印象数、访问数、跳出数
列相关联的数据我知道我可以执行 list(my_dataframe.columns.values)
来获取 header 名称,但它不适用于 CSV 文件类型 2。
他们是否有任何现有的 Pythonic 方式在 pandas 中执行此操作?
谢谢
最佳答案
分两次读取文件。首先枚举文件中的行以获取标题所在的行。将该行号传递给 csv 解析器 skiprows arg。
with open('file.csv', 'rb') as infile:
for lineno, line in enumerate(infile):
if line[:4] = 'Days':
break
df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=lineno)
关于python - Pandas : Get Data from a csv file irrespective of Header position,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25884570/
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