同时使用usecols和skiprows（在Pandas read_csv中）会出错

Question

我在Pandas v0.18.1中使用read_csv读取一些数据。我想从csv中选择列和行的子集，所以我尝试过：

df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use, skiprows=1)

这给了我一个 ValueError：Usecols与名称不匹配。 请注意，cols_to_use是列名列表，但是如果我省略了skiprows部分：

df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use)

它工作得很好，同样如果我省略了usecols位并重新插入，也可以。但/ p>

这可能是一个错误（你不能同时使用usecols和skiprows）吗？我试过查看文档，但无法找到它。或者可能有一个合乎逻辑的原因，你不能同时使用它们？

（同样，如果有更好/更明显的方法从csv中挑选出一些列和行的子集，也会受到赞赏！）

提前致谢！

Answer 1

如果csv文件的第一行包含列名，那么skiprows=1将忽略具有列名的行，并且您将遇到错误。

如果您想跳过特定行，可以使用例如行列号作为列表提供行号。 skiprows=[1]。行号为0索引，因此列名称在第0行，第一个数据行为数字。