pd.read_csv的参数

pandas库中的read_csv函数是用来读取CSV文件的函数，它的常用参数如下：

1. filepath_or_buffer：CSV文件的路径或者URL地址，也可以是一个打开的文件句柄。
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. names：指定列名，如果header=None，则必须指定names参数。
5. index_col：指定哪一列作为行索引。
6. usecols：指定需要读取的列。
7. dtype：指定每一列的数据类型。
8. skiprows：跳过指定的行数。
9. nrows：只读取指定的行数。
10. skip_blank_lines：是否跳过空行，默认为True。
11. na_values：将指定的值视为缺失值。
12. parse_dates：将指定的列解析为日期类型。
13. infer_datetime_format：是否自动推断日期格式。
14. encoding：指定文件编码格式。

还有其他一些参数，具体可以参考官方文档。

相关问题

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。

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。