pd.read_csv中 compression=

在`pd.read_csv`中，`compression`参数用于指定读取压缩文件时使用的解压缩算法。可以使用的值有以下几种：

- `None`：不进行解压缩。
- `'infer'`：根据文件扩展名自动选择解压缩算法。
- `'gzip'`：使用gzip解压缩算法。
- `'bz2'`：使用bzip2解压缩算法。
- `'zip'`：使用zip解压缩算法。
- `'xz'`：使用xz解压缩算法。

例如，要读取一个已经被gzip压缩的CSV文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv.gz', compression='gzip')

相关问题

pd.read_csv()中的

pd.read_csv()是Pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。该函数的语法如下：

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, skiprows=None, na_values=None, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, compression='infer', thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

其中，filepath_or_buffer参数是必需的，表示CSV文件的路径或URL。其他参数都有默认值，可以根据需要进行修改。

python中pd.read_csv

pd.read_csv是pandas库中用于读取csv文件的函数。

语法格式：

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, skiprows=None, skip_blank_lines=True, na_values=None, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, compression='infer', thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

参数说明：

- filepath_or_buffer：文件路径或类文件对象
- sep：字段分隔符，默认为逗号
- delimiter：字段分隔符，与sep参数作用相同
- header：指定文件中的哪一行作为列名，默认为第一行
- names：为列指定自定义列名，列表形式
- index_col：指定列作为行索引
- skiprows：跳过指定行数的数据
- na_values：指定缺失值
- parse_dates：将数据解析为日期格式
- compression：文件压缩格式
- encoding：文件编码格式
- dialect：自定义分隔符等参数的别名
- error_bad_lines：是否过滤掉错误行（默认True，表示过滤）
- skipfooter：跳过文件尾部的指定行数
- low_memory：是否分块读取文件（默认True，表示分块）

返回值：返回一个DataFrame对象，表示读取的csv文件的内容。