使用整数作为注释 char 作为带有 read_csv 的整数

Question

我的数据看起来像：

306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
66,1970,1,100,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
66,1970,1,100,

不，我想排除/跳过阅读行忽略所有以66开头的数据。

如何组装我的 pd.read_csv？

data = """
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
66,1970,1,100,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
306,1970,
66,1970,1,100,
"""

import pandas as pd
from io import StringIO

pd.read_csv(StringIO(data), header=None, dtype={1 : str },  comment='6',)

但这会在30之后全部跳过：

     0
0   30
1   30
2   30
3   30
4   30
5   30
6   30
7   30
8   30
9   30
10  30
11  30

Answer 1

首先加载数据框（并声明列）

df = pd.read_csv(StringIO(data), names=[0,1,2,3] ,header=None,dtype={0 : str })

第二步使用正则表达式删除以66开头的字符串

df = df[~df[0].str.contains('^66')]
df