read_csv的参数
时间: 2023-05-26 18:04:11 浏览: 42
read_csv是pandas库中的函数,用于读取csv文件。它的主要参数如下:
- filepath_or_buffer(必选):csv文件路径或文件句柄。
- sep:csv文件中的列分隔符,默认为逗号(,)。
- header:用作列名的行数,默认为0,即第一行。
- names:自定义列名的列表,如果header=None,则需要指定。
- index_col:指定作为行索引的列编号或名称。
- usecols:需要读取的列编号或名称的列表。
- dtype:指定每列的数据类型,可以是字典或numpy.dtype对象。
- na_values:指定缺失值的字符串。
- skiprows:需要跳过的行数,可以是整数列表或函数。
- skipfooter:需要跳过的尾部行数,一般与engine=‘python’一起使用。
- engine:指定解析器,默认为c,可以是python等。
- nrows:需要读取的行数。
- squeeze:如果文件只包含一列,则返回一个Series对象而不是DataFrame对象。
- thousands:千位分隔符,默认为None。
- decimal:小数点分隔符,默认为‘.’。
相关问题
pandas read_csv参数
read_csv函数的参数包括:filepath_or_buffer、sep、delimiter、header、names、index_col、usecols、dtype、skiprows、skipfooter、nrows、na_values、keep_default_na、na_filter、verbose、skip_blank_lines、parse_dates、infer_datetime_format、keep_date_col、date_parser、dayfirst、iterator、chunksize、compression、thousands、decimal、lineterminator、quotechar、quoting、doublequote、escapechar、comment、encoding、encoding_errors、converters、dialect、tupleize_cols、error_bad_lines、warn_bad_lines、on_bad_lines、skipinitialspace、memory_map、float_precision。
np.read_csv参数
np.read_csv()是一个用于读取CSV文件的函数,它可以将CSV文件读取为pandas数据帧(DataFrame),以便使用Python进行数据处理和分析。
np.read_csv()有多个参数,其中一些常用的参数如下:
1. filepath_or_buffer:CSV文件的路径或URL字符串,也可以是一个包含CSV数据的缓冲区。
2. sep:分隔符,默认为逗号(','),也可以是其他分隔符,如制表符('\t')等。
3. header:指定哪一行作为列名,默认为第一行。
4. index_col:指定某一列作为行索引,默认为None。
5. usecols:指定要读取的列,默认为读取所有列。
6. dtype:指定每一列的数据类型。
7. skiprows:指定要跳过的行数,可用于跳过标题、注释等行。
8. encoding:指定文件编码,默认为'utf-8'。
9. na_values:指定缺失值的标识符,如'NA'、'NaN'等。
10. nrows:指定要读取的行数。
11. skip_blank_lines:是否跳过空行,默认为True。
12. comment:指定注释字符,默认为'#'。
np.read_csv()还有其他一些参数,可以根据需要进行选择和设置。使用np.read_csv()函数可以方便地读取CSV文件,并进行数据处理和分析。