pands.read_csv 各参数的含义

pandas.read_csv 是一个 Python 库中的函数，用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。它的各参数含义如下：

- filepath_or_buffer：CSV 文件的路径或 URL，或者是一个可读取的文件流对象。
- sep：CSV 文件中的字段分隔符，默认为逗号。
- delimiter：与 sep 相同，用于指定字段分隔符。
- header：指定哪一行作为 DataFrame 的列名，默认为第一行。
- names：自定义列名，如果 header=None，则必须指定。
- index_col：用于指定哪一列作为索引列。
- usecols：用于指定读取哪些列。
- dtype：指定每一列的数据类型。
- skiprows：跳过指定的行数。
- nrows：读取指定的行数。
- skip_blank_lines：是否跳过空行。
- na_values：指定哪些值应该被视为缺失值。
- parse_dates：指定哪些列应该被解析为日期类型。
- infer_datetime_format：是否自动推断日期格式。
- keep_date_col：是否保留日期列。
- encoding：指定文件编码方式。
- squeeze：是否将单列 DataFrame 转换为 Series。
- thousands：千分位分隔符。
- decimal：小数点分隔符。

相关问题

pands.read_csv 读txt 文件怎么把空行去除

可以使用pandas.read_csv函数的参数skip_blank_lines来去除空行。设置为True时，将跳过空行，默认为False。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.txt', skip_blank_lines=True)

其中，'file.txt'为要读取的文件名。

用pands库依次读取csv文件的每一行，怎么实现

可以使用`pandas`库中的`read_csv`方法读取整个csv文件，并将其存储为`DataFrame`对象。然后，可以使用`iterrows`方法迭代`DataFrame`中的每一行，如下所示：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 迭代每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 对于每一行，可以通过row['列名']获取对应列的值
    print(row['列名1'], row['列名2'])

在上面的代码中，`iterrows`方法返回一个元组，其中包含当前行的索引和该行的数据。然后，可以使用`row['列名']`的方式获取每一列的值。