Python pd.read\u csv skiprows参数是否支持跳过空行？

我有一个csv文件，如下所示：

                                                               SUMMARY OF SURFACE ENERGY BALANCE


              INCOMING                NET SOLAR RADIATION BY MATERIAL                               NET LONG-WAVE RADIATION BY MATERIAL
               SOLAR   REFLECTED ------------------------------------------  INCOMING OUTGOING   -----------------------------------------
 DAY HR  YR   ON SLOPE   SOLAR   CANOPY     SNOW   RESIDUE    SOIL    TOTAL  LONGWAVE LONGWAVE   CANOPY    SNOW   RESIDUE    SOIL    TOTAL  SENSIBLE  LATENT    SOIL
                 W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2     W/M2




 338 24   86     30.8      5.6     19.4      0.0      5.4      0.5     25.3    290.6    317.5    -16.4      0.0     -6.3     -4.1    -26.9     -4.7     -0.8     -6.8
 339 24   86     11.6      5.6      4.8      1.2      0.0      0.0      6.0    301.5    311.4     -5.2     -3.5     -0.4     -0.7     -9.9      1.3     -0.1     -7.1

...

文件的第1、3、4、10、11和12行为空

第7行是标题

第13行之后的一行是数据

我想把它读入一个数据框并做一些分析

为此，我必须：

• 将第7行设置为标题
• 跳过第8行（不是数据行）

如果我使用此代码，可以得到正确的结果：

将熊猫作为pd导入
df=pd.read\u csv（路径，头=3，skiprows=[7]）
打印（df.head（））

它将像这样打印：

   DAY HR  YR   ON SLOPE   SOLAR   CANOPY     SNOW   RESIDUE    SOIL    TOTAL  LONGWAVE LONGWAVE   CANOPY    SNOW   RESIDUE    SOIL    TOTAL  SENSIBLE  LATENT    SOIL
0   338 24   86     30.8      5.6     19.4      0...                                                                                                                  
1   339 24   86     11.6      5.6      4.8      1...                                                                                                                  
2   340 24   86     22.2     18.5      0.0      3...                                                                                                                  
3   341 24   86     22.8     18.7      0.0      4...                                                                                                                  
4   342 24   86     48.4     37.0      4.4      7...   

但是，当我调用read_csv函数时，将header参数设置为3，并将skiprows参数设置为7，我会得到这个结果（即使我需要skiprow仅在header行之后应用）

标头已忽略标头之前的空行，但skiprows无法忽略将跳过其之前的空行

结论

所以我想知道skiprows参数可以忽略空行吗

---

如果可能的话，我只需要知道页眉行数之后的Skiprow数，并忽略从顶部计数的需要。

我快速查看了一下，似乎没有，原因是当参数

skip_blank_lines

设置为

True

（默认情况下）时，

页眉

忽略行，但是

skiprows

没有考虑该参数

但是，您可以在不使用

skiprows

参数的情况下读取，然后删除

na

值

df = pd.read_csv(path, header=3, skip_blank_lines=True).dropna()

---

但老实说，这可能不是一个好主意，因为对于具有

na

值的受影响列，数据类型将设置为

objects

。

我会对此进行测试，但此结果包含我希望忽略的行。如何？如果数据不完整，则某些列将为nan值，这些值将被删除，但在这一阶段，无法更改第8行的beahvior。如果要删除该行，则必须设置skiprows参数。该行没有每列的值，因此它将在末尾包含

nan

值，

read\u csv

正在删除nan值，这将删除整行，但是，如果您不想使用

skiprows

，这只是一个原始解决方案。

df = pd.read_csv(path, header=3, skip_blank_lines=True).dropna()