Question

我有一个如下所示的CSV文件：

    1, 2, 3, 4, 5 ...
    0, 1, 0, 1, 0 ...
    0, 1, 0, 1, 0 ...
    str1, str2, str3, str4, str5 ...
    val1, val1.1, val1.2, val1.3, val1.4 ...
    val2, val2.1, val2.2, val2.3, val2.4 ...
...

我希望生成一个如下所示的数据框：

str2, str5
val1.1 val2.1
val2.1 val2.2
...

这是我的尝试：

for f in files:
    data = pd.read_excel(f)
    df = df.append(data)

df[5:10] //only care about values in rows below [str1, str2, ..., strn].
d = df.ix[:, '2' : '5']
d.columns = ['str2', 'str3', 'str4', 'str5'] //rename columns, reduce table size.

这会产生：

str2 str3 str4 str5 
val1.1 val1.2 val1.3 val1.4 ...
...

如何消除str3和str4以获取我原来的预期数据框？

Answer 1

IMO可以更有效地完成这项工作。

解析（读取）您真正需要的数据 - 这将更快，并将显着减少内存消耗。除了使用pd.concat()一次而不是使用df.append()添加每个新DF之外，应该快得多。

代码：

import glob
import pandas as pd


def get_merged(files, **kwargs):
    return pd.concat([pd.read_csv(f, **kwargs) for f in files], ignore_index=True)


fmask = r'd:/temp/__0?.csv'
files = glob.glob(fmask)

df = get_merged(files, sep='\s*,\s*', usecols=['str2', 'str5'],
                skiprows=3, nrows=2)

print(df)

输出：

      str2     str5
0   val1.1   val1.4
1   val2.1   val2.4
2  val21.1  val21.4
3  val22.1  val22.4

如果您正在处理Excel文件，只需将read_csv更改为read_excel函数中的get_merged()并检查nrows参数是否在read_excel()函数< / p>

文件：

__ 01.csv：

1, 2, 3, 4, 5
0, 1, 0, 1, 0
0, 1, 0, 1, 0
str1, str2, str3, str4, str5
val1, val1.1, val1.2, val1.3, val1.4
val2, val2.1, val2.2, val2.3, val2.4
..................
.................
..................
..................

__ 02.csv：

1, 2, 3, 4, 5
0, 1, 0, 1, 0
0, 1, 0, 1, 0
str1, str2, str3, str4, str5
val21, val21.1, val21.2, val21.3, val21.4
val22, val22.1, val22.2, val22.3, val22.4
.................................

Answer 2

您只需删除任何不需要的列即可。查看有关删除Pandas DataFrame列的讨论：Delete column from pandas DataFrame

然后巡航到文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#column-selection-addition-deletion

df = df.drop('str3', 1)
df = df.drop('str4', 1)

如何从CSV文件的子集创建自定义DataFrame

2 个答案: