pandas csv

Pandas是一个开源的Python库，用于高性能数据分析和处理。它提供了丰富的数据结构和函数，可以轻松地处理CSV格式的数据。CSV格式是逗号分隔值的格式，通常是纯文本文件，每行数据之间通过逗号分隔。在Pandas中，可以使用read_csv()函数来读取CSV文件。该函数可以指定chunksize参数来分块处理大型CSV文件，以提高处理效率。例如，pd.read_csv(data,chunksize=100000)表示将文件分成chunksize大小的块进行处理。读取CSV文件后，可以使用各种函数和方法对数据进行处理和分析。例如，可以使用index_col参数来指定索引列，它可以是行索引的列编号、列名或序列。如果不指定index_col参数，默认会使用以0开始的自然索引作为行索引。通过将数据加载到Pandas的DataFrame中，可以轻松地对数据进行操作和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了](https://blog.csdn.net/zw0Pi8G5C1x/article/details/119156388)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pandas与csv](https://blog.csdn.net/weixin_43870742/article/details/90584541)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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