pandas.read_csv() 部分参数解释
read_csv()所有参数
pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,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=None,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,skipfooter=0,doublequote=True,delim_whitespace=False,low_memory=True,memory_map=False,float_precision=None)
参数用法
sep=',' # 以 “,” 作为数据的分隔符
shkiprows= 10 # 跳过前十行
usecols=['column1', 'column2', 'column3'] # 读取指定列
nrows = 10 # 只取前10行
chunksize=1000 # 分块大小来读取文件(每次读取多少行),不一次性把文件数据读入内存中,而是分多次
parse_dates = ['col_name'] # 指定某行读取为日期格式
index_col = ['col_1','col_2'] # 读取指定的几列
error_bad_lines = False # 当某行数据有问题时,不报错,直接跳过,处理脏数据时使用
na_values = 'NULL' # 将NULL识别为空值 (后续补充)
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