忽略坏行 Pandas - Python

在数据处理的过程中，常常会遇到坏行的数据，如空白行、无效数据等。这些坏行数据会严重影响数据分析和建模的结果。本篇介绍如何忽略坏行数据，以保证数据分析和建模的准确性。

使用 Pandas 库处理数据时，我们可以使用下述方法来忽略坏行数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv', error_bad_lines=False)

参数 error_bad_lines 的默认值为 True，表示读取文件过程中如果发现坏行（如含无效数据的行），则会引发 ParserError 异常。当我们将它的值设置为 False 时，Pandas 会忽略坏行并仅读取有效数据。

具体实现时，如果发现坏行含有某些有效数据，我们还可以通过 usecols 参数指定读取哪些列的数据。例如，我们只需要读取第一列和第三列的数据，可以按如下代码进行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv', usecols=[0,2], error_bad_lines=False)

我们同样可以使用参数 skiprows 跳过某些坏行，例如，我们希望跳过前两行数据，则可以按如下代码进行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv', skiprows=[0,1], error_bad_lines=False)

综上，通过设置 error_bad_lines、usecols 和 skiprows 等参数，我们可以有效地处理坏行数据。在数据处理的过程中，我们应该尽量减少坏行数据的产生，以保证数据分析和建模的准确性。