Как пропустить строки чтения с префиксом в файле данных с помощью Pandas?

103
14

У меня есть файл данных, в котором столбцы разделены одним или несколькими пространствами последовательно. Строки заголовка с префиксом "#" существуют здесь и тут. Как читать файл с помощью

read_csv ( 'filename.csv')

при этом опуская только строки заголовка. Строки заголовка содержат 10 столбцов, а в других строках данных - 9 столбцов. Часть файла данных выглядит так:

#POM00008579 1948 01 11 15 9999    6 ncdc6310           387670   -91330
21 -9999 102100B 106 170B 690 -9999 -9999 -9999
10 -9999 100000 182B 150B 700 -9999 -9999 -9999
10 -9999 85000 1529B 40B 600 -9999 -9999 -9999
10 -9999 70000 3083B -30B 100 -9999 -9999 -9999
10 -9999 50000 5671B -200B 100 -9999 -9999 -9999
10 -9999 40000 7240B -360B 100 -9999 -9999 -9999
#POM00008579 1948 01 12 03 9999 5 ncdc6310 387670 -91330
21 -9999 102900B 106 110B 790 -9999 -9999 -9999
10 -9999 100000 244B 110B 700 -9999 -9999 -9999
10 -9999 85000 1573B 10B 700 -9999 -9999 -9999
10 -9999 70000 3136B -10B 200 -9999 -9999 -9999
10 -9999 50000 5739B -180B 300 -9999 -9999 -9999
#POM00008579 1948 01 13 03 9999 5 ncdc6310 387670 -91330
21 -9999 103200B 106 100B 830 -9999 -9999 -9999
10 -9999 100000 267B 100B 800 -9999 -9999 -9999
10 -9999 85000 1614B 80B 300 -9999 -9999 -9999
10 -9999 70000 3191B 10B 200 -9999 -9999 -9999
10 -9999 50000 5809B -180B 300 -9999 -9999 -9999

спросил(а) 2018-04-10T08:21:00+03:00 2 года, 2 месяца назад
1
Решение
69

Использовать comment="#"

Пример:

pandas.read_csv('filename.csv', comment='#')

ответил(а) 2018-04-10T08:23:00+03:00 2 года, 2 месяца назад
Ваш ответ
Введите минимум 50 символов
Чтобы , пожалуйста,
Выберите тему жалобы:

Другая проблема