pd.read_csv参数

pandas中的read_csv函数中的encoding参数用于指定读取csv文件时使用的字符编码方式。如果不指定该参数，则默认使用UTF-8编码。如果csv文件使用其他编码方式保存，需要通过该参数指定正确的编码方式，否则可能会出现乱码等问题。常见的编码方式包括GBK、GB2312、ISO-8859-1等。

相关问题

pd.read_csv参数parse_dates

pd.read_csv参数parse_dates是用来将指定的列解析为日期时间格式的参数。在读取csv文件时，我们可以通过设置parse_dates参数来将指定的列解析为日期时间格式，方便我们进行时间序列分析和处理。如果不设置parse_dates参数，则读取的日期时间数据会以字符串的形式呈现。

pandas2.0 pd.read_csv参数

pandas2.0中的`pd.read_csv()`函数有许多参数可以使用，以下是其中一些常用的参数：

1. `filepath_or_buffer`：文件路径或URL。默认情况下，它期望逗号分隔值（CSV）文件。
2. `sep`：指定分隔符，默认为逗号。
3. `header`：指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。
4. `index_col`：指定哪一列作为行索引，默认为None。
5. `usecols`：指定要读取的列，默认为None，即读取所有列。
6. `dtype`：指定每列的数据类型，默认为None，即自动推断数据类型。
7. `na_values`：指定哪些值应该被视为缺失值，默认为None。
8. `skiprows`：指定要跳过的行数，默认为None。
9. `nrows`：指定要读取的行数，默认为None，即读取所有行。
10. `on_bad_lines`：指定如何处理无效行，默认为'error'，即抛出异常。可以设置为'skip'，表示跳过无效行。

以下是一个示例，演示如何使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并指定一些参数：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，并指定分隔符为制表符，第一行为列名，第一列为行索引
df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t', header=0, index_col=0)

# 读取CSV文件的前10行
df = pd.read_csv('data.csv', nrows=10)

# 读取CSV文件，将'NA'和'N/A'视为缺失值
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'N/A'])

# 读取CSV文件，跳过前5行和无效行
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, on_bad_lines='skip')