Python 同时使用usecols和skiprows（在Pandas read_csv中）会产生错误

我使用Pandas v0.18.1中的read_csv来读取一些数据。我想从csv中选择列和行的子集，因此我尝试了：

df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use, skiprows=1)

这给了我一个ValueError：Usecols与名称不匹配。 请注意，cols_to_use是一个列名列表，但如果我省略skiprows部分：

df_a = pd.read_csv(filepath, index_col = False, usecols=cols_to_use)

它工作得很好，同样地，如果我去掉usecols部分，把skiprows放回去，也可以工作得很好

这可能是一个bug（您不能同时使用usecols和skiprows）？我试着在文档中查找，但找不到任何提及。或者可能有一个逻辑上的原因，你不能同时使用这两个

（如果有更好/更明显的方法从csv中选择列和行的子集，我们也会很感激！）

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提前谢谢

如果csv文件的第一行包含列名，则

skiprows=1

将忽略包含列名的行，并且您会遇到错误

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如果要跳过特定行，可以使用例如

skiprows=[1]

将行号作为列表提供。行号是0索引的，因此列名在第0行，第一个数据行是数字1。

我不确定您想做什么。但是

cols\u to\u use

可以是列名列表，如果这些列名位于标题行中（您可以使用

skiprows=1

跳过这些列名）或整数列表中。也许您正在尝试命名您的列。在这种情况下，您希望使用

names=cols\u

。请提供您试图读取的文件的示例？你能提供工作命令的输出吗？我猜您的文件的列名在第一行。如果使用skiprows，pandas可能不会读取第一行，而可能会读取第2行中的列名。问题表明他希望“从csv中选择列和行的子集”。因此，

names=cols\u to\u use

似乎不是一个好办法。如果您想跳过特定的行，可以使用例如

skiprows=[1]

将行号作为列表提供。行号是0索引的，因此第一行的索引是0。啊，当然，谢谢你-使用skiprows=1对我来说是一个不好的例子，因为它跳过了我的标题。我用skiprows=[5]试过了，现在可以用了。我相信如果您将所有列的名称添加到

names

，您应该能够使用

usecols