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注释和空行 2017/12/27

目录：第1部分：csv文本文件读写                                                    第2部分：           第3部分：

实例： 

# 实例1：忽略行注释和空行# 如果comment指定了参数，则将忽略完全注释的行。默认情况下，也会忽略完全空行。data = '\na,b,c\n \n                               # commented line\n1,2,3\n\n4,5,6'pd.read_csv(StringIO(data), comment='#')           #忽略完全注释,忽略空行pd.read_csv(StringIO(data), skip_blank_lines=False)#忽略完全注释,空行用nan值填写  

警告： 

# 忽略的行的存在可能会产生涉及行号的含糊不清;# 该参数header使用行号（忽略注释/空行），同时skiprows使用行号（包括注释/空行）  

实例2：

data = '#comment\na,b,c\nA,B,C\n1,2,3'pd.read_csv(StringIO(data), comment='#', header=1)#   A B C# 0 1 2 3  

实例3： 

# 如果同时header和skiprows指定，header对应skiprows相对的结束的位置data = '# empty\n' \       '# second empty line\n' \       '# third empty line\n' \       'X,Y,Z\n' \       '1,2,3\n' \       'A,B,C\n' \       '1,2.,4.\n' \       '5.,NaN,10.0'print(data)pd.read_csv(StringIO(data), comment='#', skiprows=4, header=1)# 输出：    A   B   C0 1.0 2.0  4.01 5.0 NaN 10.0  

实例4： 

data="ID,level,category\n" \     "Patient1,123000,x  # really unpleasant\n" \     "Patient2,23000,y   # wouldn't take his medicine\n" \     "Patient3,1234018,z # awesome"# 原数据包含注释pd.read_csv(StringIO(data))# 输出：       ID  level category0 Patient1 123000    x # really unpleasant1 Patient2 23000     y # wouldn't take his medicine2 Patient3 1234018   z # awesomepd.read_csv(StringIO(data), comment='#')#忽略注释# 输出：        ID level category0 Patient1 123000   x1 Patient2 23000    y2 Patient3 1234018  z  

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