Pandas的read_csv函数参数分析详解

函数原型

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=No<strong style="color:transparent">本文来源gaodai#ma#com搞@@代~&码网^</strong>ne, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=False, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, as_recarray=False, compact_ints=False, use_unsigned=False, low_memory=True, buffer_lines=None, memory_map=False, float_precision=None)

必填参数

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path,
py._path.local.LocalPath or any object with a read() method 
(such as a file handle or StringIO)

读取文件路径，可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。

常用参数

sep :str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。csv文件一般为逗号分隔符。

delimiter ： str, default None
定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

delim_whitespace :boolean, default False.
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep=’\s+’。
如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。

header :int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。对于数据读取有表头和没表头的情况很实用

header :int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。

names :  array-like, default None
用于结果的列名列表，对各列重命名，即添加表头。
如数据有表头，但想用新的表头，可以设置header=0,names=[‘a’,’b’]实现表头定制。

index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。
可使用index_col=[0,1]来指定文件中的第1和2列为索引列。

usecols : array-like, default None
返回一个数据子集，即选取某几列，不读取整个文件的内容，有助于加快速度和降低内存。
usecols=[1,2]或usercols=[‘a’,’b’]

squeeze : boolean, default False
如果文件只包含一列，则返回一个Series

prefix :  str, default None
在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, …

mangle_dupe_cols : boolean, default True
重复的列，将‘X’…’X’表示为‘X.0’…’X.N’。如果设定为False则会将所有重名列覆盖。

不太常用参数

dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

engine :  {‘c’, ‘python’}, optional
使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

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[搞代码]

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