Question

所以，看看下面的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

def answer_one():

    energy = pd.read_excel(io = "Energy Indicators.xls", header = 9, parse_cols = "C:F", skip_footer = 38)
    return energy

answer_one()

它产生以下输出：

现在，当我对代码进行一些修改时，如下所示，它会完全改变输出：

def answer_one():

    energy = pd.read_excel(io = "Energy Indicators.xls", header = 9, parse_cols = "C:F", skip_footer = 38, skiprows = 8)
    return energy

answer_one()

我得到的输出如下：

取决于我提供给＆＃34; skiprows＆＃34;参数，输出自行改变。我无法理解为什么要改变＆＃34; skiprows＆＃34;当我们保持＆＃34; headers＆＃34;参数的参数不变时，会影响数据帧的标题？请找到数据文件（.xlsx文件）here

请帮忙吗？我使用Pandas v0.19.2。另外，请不要将我的问题标记为＆＃34;重复＆＃34;。我失分了。我很好地找到了一个现有的问题，但不能。

Answer 1

当您跳过前8行时，跳过包含标题信息的行，第9行成为标题。不要跳过前8行，而是尝试

skiprows=range(1, 9)

在文档中，skiprows允许跳过哪些行的可迭代。有关csv文件的related question和StackOverflow上的read_csv()方法。

Answer 2

我认为您需要按list中定义的位置跳过所有行，行10不在列表中，因为Andorra的数据。默认情况下会排除在1-8（header）中定义的排名之前的数据（行9）。

同样parse_cols被usecols取代，因为警告：

FutureWarning：＆＃39; parse_cols＆＃39;不推荐使用关键字，使用＆＃39; usecols＆＃39;代替 parse_cols =＆＃34; C：F＆＃34;

df=pd.read_excel('Energy Indicators.xls',
                  sheet_name='Energy',
                  skiprows=[10,12,13,14,15,16,17],
                  skipfooter=38,
                  header=9,
                  usecols=[2,3,4,5]  #parse_cols = "C:F"
                 )
print (df.head())

          Country Energy Supply Energy Supply per capita  \
0         Andorra             9                      121   
1     Afghanistan           321                       10   
2         Albania           102                       35   
3         Algeria          1959                       51   
4  American Samoa           ...                      ...   

   Renewable Electricity Production  
0                         88.695650  
1                         78.669280  
2                        100.000000  
3                          0.551010  
4                          0.641026

pandas - 为什么我无法使用＆＃34; skiprows＆＃34;熊猫的参数

2 个答案: