pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=' , ' , delimiter=None, header='infer', index_col=None, skiprows=None, skipfooter=0, nrows)

pandas.read_csv() 是 pandas 库中的一个函数，用于从 CSV 文件中读取数据并返回一个 DataFrame 对象。下面是对函数参数的解释：

- filepath_or_buffer: CSV 文件的路径、URL 或者文件样式的缓冲区。
- sep: 指定列之间的分隔符，默认为逗号（','）。
- delimiter: 同 sep，用于指定列之间的分隔符。如果指定了 delimiter，则 sep 参数将被忽略。
- header: 指定哪一行作为列名。默认为'infer'，即自动推断列名。如果没有列名，则可以设置为 None。
- index_col: 指定哪一列作为行索引。默认为 None，即不使用任何列作为行索引。
- skiprows: 跳过指定的行数。默认为 None，即不跳过任何行。
- skipfooter: 跳过文件末尾指定的行数。默认为 0，即不跳过任何行。
- nrows: 读取指定的行数。默认为 None，即读取全部行。

这个函数的作用是读取 CSV 文件中的数据，并将其转换为一个 DataFrame 对象，以便进行进一步的数据处理和分析。其中的参数可以根据具体的需求进行设置。

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pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=<object object>, delimiter= None, header=' infer', names=None, index_col=None)

p.read_table() 是 pandas 库中的一个函数，用于从文本文件中读取数据并返回一个 DataFrame 对象。下面是对函数参数的解释：

- filepath_or_buffer: 文本文件的路径、URL 或者文件样式的缓冲区。
- sep: 指定列之间的分隔符，默认为 None。可以是字符串或正则表达式。
- delimiter: 同 sep，用于指定列之间的分隔符。如果指定了 delimiter，则 sep 参数将被忽略。
- header: 指定哪一行作为列名。默认为 'infer'，即自动推断列名。如果没有列名，则可以设置为 None。
- names: 指定列名列表，用于替代自动推断的列名。
- index_col: 指定哪一列作为行索引。默认为 None，即不使用任何列作为行索引。

这个函数的作用是读取文本文件中的数据，并将其转换为一个 DataFrame 对象，以便进行进一步的数据处理和分析。可以根据具体的需求设置参数来适应不同的文本文件格式。

pandas.read_csv()

pandas.read_csv() 是 pandas 库中的一个函数，用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换为 DataFrame 对象。它的基本语法是：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, ...)

其中，最常用的参数是 `filepath_or_buffer`，它表示要读取的 CSV 文件的路径或 URL。其他参数包括 `sep` 表示字段分隔符，默认为逗号；`header` 表示指定行数用作列名，默认为第一行；`names` 表示自定义列名；`index_col` 表示用作行索引的列。

例如，你可以使用以下代码读取名为 "data.csv" 的 CSV 文件并将其存储到名为 "df" 的 DataFrame 中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

这样就成功将 CSV 文件的数据读取到了 DataFrame 中，你可以对其进行各种数据处理和分析操作。