如何在Pandas中读取CSV：每4行保留第2行（行号2、6、10…）的数据

首先明确：pandas.read_csv的skiprows参数里，行号从0开始计数——x=0是CSV表头行，x=1是第一条数据行，以此类推。

针对你要保留“第2、6、10…行（从第2行开始每4行取一行）”的需求，分两种常见场景给出代码：

场景1：行号指CSV物理行号（从1开始） #

也就是保留CSV文件里第2、6、10行（表头是第1行），对应skiprows里的x=1、5、9…，满足(x-1) %4 ==0：

import pandas as pd

# 读取指定列并筛选目标行
df = pd.read_csv(
    'env_picacho-ma_2013.csv',
    usecols=['fecha_observacion', 'valor'],
    skiprows=lambda x: x != 0 and (x - 1) % 4 != 0
)

# 输出valor列
print(df['valor'])

场景2：行号指数据行序号（从1开始） #

也就是保留第2、6、10条数据（跳过第1、3、4、5…条数据），对应skiprows里的x=2、6、10…，满足(x-2) %4 ==0：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    'env_picacho-ma_2013.csv',
    usecols=['fecha_observacion', 'valor'],
    skiprows=lambda x: x != 0 and (x - 2) % 4 != 0
)

print(df['valor'])

备选方案：先全量读取再筛选 #

如果觉得skiprows的计数逻辑绕，可先读取所有目标列，再通过索引筛选：

对应场景1 #

import pandas as pd

df = pd.read_csv('env_picacho-ma_2013.csv', usecols=['fecha_observacion', 'valor'])
# 筛选索引满足 (索引-1) %4 ==0 的行
filtered_df = df[(df.index - 1) % 4 == 0]
print(filtered_df['valor'])

对应场景2 #

import pandas as pd

df = pd.read_csv('env_picacho-ma_2013.csv', usecols=['fecha_observacion', 'valor'])
# 筛选索引满足 (索引-1) %4 ==0 的行（第2条数据对应索引1）
filtered_df = df[(df.index - 1) % 4 == 0]
print(filtered_df['valor'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mireia