pd.read_csv参数

`pd.read_csv` 是 Pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数，它有很多参数可以配置，比如：

- `filepath_or_buffer`：必选参数，指定文件路径或者 URL，可以是本地文件路径或者远程 URL。

- `sep`：指定字段分隔符，默认为逗号。

- `header`：指定表头所在行，默认为 0，表示第一行为表头。

- `names`：指定自定义表头的列名，如果没有表头，则需要设置 `header=None`。

- `index_col`：指定索引列。

- `usecols`：指定需要读取的列。

- `dtype`：指定每列的数据类型。

- `encoding`：指定文件编码方式，默认为 `None`，表示自动识别编码方式。

- `skiprows`：指定需要跳过的行数。

- `na_values`：指定需要将哪些值视为缺失值，可以是字符串、列表或字典。

- `parse_dates`：指定需要解析为日期时间类型的列。

- `infer_datetime_format`：是否自动推断日期时间格式。

- `dayfirst`：是否将日期的第一位解析为天，默认为 `False`。

- `chunksize`：指定每次读取的行数。

- `compression`：指定读取文件的压缩方式，可以是 `gzip`、`bz2`、`zip` 等。

- `thousands`：指定千分位分隔符。

相关问题

pd.read_csv参数设置

`pd.read_csv` 是 `pandas` 库中用于读取 CSV 文件的函数，它可以根据不同的参数来进行配置。

以下是一些常见的参数设置：

- `filepath_or_buffer`: 必需参数，指定要读取的文件路径或 URL。
- `sep`: 指定字段分隔符，默认为逗号 `,`。可以是字符串、正则表达式、字节序列等。
- `header`: 指定作为列名的行数，默认为 0，即使用第一行作为列名。如果设为 `None`，则不使用列名。
- `index_col`: 指定某列作为索引，可以是列名或列的索引号。
- `usecols`: 指定要读取的列，可以是列名或列的索引号。
- `dtype`: 指定列的数据类型，可以是字典或者单个数据类型。
- `parse_dates`: 指定需要解析为日期的列，可以是列名或列的索引号。
- `skiprows`: 指定跳过的行数，可以是整数、列表或函数。
- `na_values`: 指定需要处理为缺失值的特殊值。
- `encoding`: 指定文件的编码方式。
- `nrows`: 指定要读取的行数。
- `chunksize`: 指定每次迭代读取的行数。

这只是一些常用参数，`pd.read_csv` 还支持其他许多参数设置。具体可以参考 pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

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')