pandas-pd.read_csv
read_csv()接受以下常见参数:
参数 | 中文名 | 参数类型 | 默认参数 | 参数功能 | 说明 |
filepath_or_buffer | various |
:文件路径、URL、或者 是read()函数返回的对象 |
|||
sep | 指定分隔符 | str | 默认是',' | ||
delimiter | 定界符 | str | 默认是None | 指定该参数,sep失效 | |
delim_whitespace | boolean | 默认是False | 指定空格或者'\t'是否作为分隔符使用 | 如果该参数指定为True,则delimiter失效 | |
header | 指定行号用于列名,默认指定是第0行作为列名。如果没有列名,则显式指定header = None | ||||
names | 默认是None | 如果表格中没有列名,就显式指定header = None,然后由names= ["xx","xx"]指定列名。 | |||
index_col | int or sequence or False | 默认是None | 用作行索引的列编号或者列名 | 当设定index_col = False时,强制pandas不使用第一个列作为行名 | |
usecols | list-like 或者callable | 默认是None | 返回列的子集,就是你可以指定哪些列返回,比如usecols = [1,3,5]或者usecols = [' xx','xx'] xx是列名 | 输入0、1这种数字则顺序就没了,若想保留列的顺序,就输入列名。 | |
squeeze | boolean | 默认是False | 如果只包含一列,则设置为True,会返回一个Series. | ||
prefix | str | 默认是None | 在没有列标题时,用来给列添加前缀。 | 比如prefix = 'xx',则列名就是xx0,xx1,xx2.... | |
mangle_dupe_cols | boolean | 默认是True | 将列名重复的列,更名为X.0,X.1,X.2.. | 如果设置为False,则覆盖所有重名列。 | |
dtype | type | 默认是None | 指定每列数据的类型 | dtype = {‘a’:np.float64,'b':np.int32} | |
skiprows | list-like或者interger | 默认是None | 跳过指定的行 | skiprows = [1,2,3,4] or skiprows = lambda x :x%2 !=0 | |
skipfooter | int | 默认是0 | 从底部跳过的行 | skiprows = [1,2,3]从尾部忽略123行 | |
nrows | int | 默认是None | 需要读取的行数 | nrows = [1,2,3]从头部读取123行 | |
na_values | scalar或者str或者list-like | 默认是NOne | 用于替换NA/NaN的值 | ||
memory_map | boolean | 默认是False | 如果filepath是filepath_or_buffer,则直接将其映射到内存 | ||
keep_default_na | boolearn | 默认是True | 与na_values搭配使用, | ||
na_values | |||||
na_filter | boolean | 默认是True | 如果设置为False,则不检查有无空值,提高速度 | ||
verbose | boolean | 默认是False | 指示替代非数字列的NA的数量 | ||
skip_blank_lines | boolean | 默认是True | 如果是True则跳过空白行,为False则空白行用NaN替代。 | ||
encoding | str | 默认是None | encoding = 'utf-8' | ||
参考网址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#io-read-csv-table
建议还是看英文介绍,详细
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