从单个csv文件中读取两个完整的不同数据帧

Question

基本上无法读取单个csv文件的所有内容。 csv文件的前几行包含7列。文件的其余部分包含13列。我可以在不同的时间单独阅读它们，但我想知道是否有一种方法可以立刻阅读它们。一些csv文件的照片; （注意：你可以忽略为第一个数据帧创建的nans，它们不需要它们（只使用第一行），我只是在这里展示它们以获得完整的概述）

现在，我已经尝试过两次使用pandas read_csv，但是会出错，或者文件没有​​正确读取。即。如果我首先使用pandas读取第一个数据帧，第二次读取第二个数据帧时，它会跳过前几行。即。数据框将有一个“日期（NZST）”，盯着大约1940年而不是1910年，如图所示。例如。

df1 = pd.read_csv(file,skiprows = 2, nrows = 1, delimiter = '\t',header = None)
df2 = pd.read_csv(file,skiprows = 8,delimiter = '\t')

如果我这样做，反过来，例如。 df2在df1之前首次阅读，当我阅读EmptyDataError: No columns to parse from file时它会给df1

• 我错了，因为它暗示这可以修复（也许），如果我以某种方式重置读者，但我一直在无休止地搜索，但似乎无法找到一种方法。
• 我还在考虑只阅读7列，因为其余的列无论如何都不需要;或者既不冷也不行

cols = list(range(0,7))
cols = [0,1,2,3,4,5,6,7] 
df1 = pd.read_csv(file,skiprows = 2,delimiter = '\t',usecols=cols)

我的数据的一些样本; https://drive.google.com/drive/folders/15PwpWIh13tyOyzFUTiE9LgrxUMm-9gh6?usp=sharing

Answer 1

有可能，但是如果想要正确设置qazxsw poi of columns，那么在pandas中读取文件仍然更好/更简单 - 不是所有列到字符串：

types

另一个解决方案应该是逐行读取并为2个DataFrame创建2个列表，但是再次获取所有字符串 - 需要将每个列转换为整数或浮点数，或者如果需要将日期时间转换为。

---

r = [0,1,3,4,5,6,7]
df2 = pd.read_csv(file,skiprows = r,  delimiter = '\t',header = None, names=range(13))
print (df2.head())
                   0           1           2        3            4        5   \
0     Woodhill Forest        1402      A64741  -36.749      174.431       30   
1             Station  Date(NZST)  Time(NZST)  Tmax(C)  Period(Hrs)  Tmin(C)   
2  -36.7490, 174.4310  1951 01 01       09:00        -            -     17.8   
3  -36.7490, 174.4310  1951 01 02       09:00     24.9           24     15.6   
4  -36.7490, 174.4310  1951 01 03       09:00     17.2           24     12.7   

            6         7            8         9          10           11    12  
0            G       NaN          NaN       NaN        NaN          NaN   NaN  
1  Period(Hrs)  Tgmin(C)  Period(Hrs)  Tmean(C)  RHmean(%)  Period(Hrs)  Freq  
2           24         -            -         -          -            -     D  
3           24         -            -         -          -            -     D  
4           24         -            -         -          -            -     D