註釋和空行 2017/12/27

目錄：
第1部分：csv文字檔案讀寫

    pandas 讀csv檔案read_csv（1.文字讀寫概要）https://mp.csdn.net/postedit/85289371
    pandas 讀csv檔案read_csv（2.read_csv引數介紹）https://mp.csdn.net/postedit/85289928
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    pandas 讀csv檔案read_csv（4.to_csv文字資料寫）https://mp.csdn.net/postedit/85290962
 

    pandas 讀csv檔案read_csv（5.文字資料讀寫例項）https://mp.csdn.net/postedit/85291123
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    pandas 讀csv檔案read_csv（10.註釋和空行）https://mp.csdn.net/postedit/85292609
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第2部分：
    pandas hdf檔案讀寫簡要https://mp.csdn.net/postedit/85294299
 

    pandas excel讀寫簡要https://mp.csdn.net/postedit/85294545
    
第3部分：
    python中csv模組用法tcy https://mp.csdn.net/postedit/85228189
    pandas讀csv檔案read_csv錯誤解決辦法7種https://mp.csdn.net/postedit/85228808
    pandas to_string用法https://mp.csdn.net/postedit/85294935

例項： 

# 例項1：忽略行註釋和空行
# 如果comment指定了引數，則將忽略完全註釋的行。預設情況下，也會忽略完全空行。

data = '\na,b,c\n \n                               # commented line\n1,2,3\n\n4,5,6'
pd.read_csv(StringIO(data), comment='#')           #忽略完全註釋,忽略空行
pd.read_csv(StringIO(data), skip_blank_lines=False)#忽略完全註釋,空行用nan值填寫  

警告： 

# 忽略的行的存在可能會產生涉及行號的含糊不清;
# 該引數header使用行號（忽略註釋/空行），同時skiprows使用行號（包括註釋/空行）  

例項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  

例項3： 

# 如果同時header和skiprows指定，header對應skiprows相對的結束的位置

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)
# 輸出：
    A   B   C
0 1.0 2.0  4.0
1 5.0 NaN 10.0  

例項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"# 原資料包含註釋

pd.read_csv(StringIO(data))
# 輸出：
       ID  level category
0 Patient1 123000    x # really unpleasant
1 Patient2 23000     y # wouldn't take his medicine
2 Patient3 1234018   z # awesome

pd.read_csv(StringIO(data), comment='#')#忽略註釋
# 輸出：
        ID level category
0 Patient1 123000   x
1 Patient2 23000    y
2 Patient3 1234018  z