pd.read_csv 读取后的对象数据格式是什么，请举个例子展示一下读取后的数据

`pd.read_csv` 读取后的对象是一个 DataFrame 对象，它是由若干个 Series 对象组成的，每个 Series 表示一个列。以下是一个简单的例子：

假设我们有一个名为 `data.csv` 的 CSV 文件，内容如下：

Name, Age, Gender
Tom, 25, Male
Lucy, 28, Female
John, 30, Male

我们可以使用 `pd.read_csv` 读取该文件，并将结果存储在一个名为 `df` 的变量中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

输出结果如下：

   Name   Age  Gender
0   Tom    25    Male
1  Lucy    28  Female
2  John    30    Male

可以看到，`df` 是一个 DataFrame 对象，它包含了文件中的所有数据。每一列对应一个 Series 对象，每个元素对应文件中的一个单元格。在这个例子中，`df` 包含了三列：`Name`、`Age` 和 `Gender`。其中，`Name` 和 `Gender` 列的数据类型是字符串，`Age` 列的数据类型是整数。

相关问题

pd.read_csv读取csv文件数据targets

在问题中提到了pd.read_csv读取csv文件数据targets，但是这个问题中的引用内容与问题本身似乎没有关系。因此，我将回答关于pd.read_csv的问题，并提供相关的代码示例。

pd.read_csv是一个用于读取csv文件的函数。它可以将csv文件中的数据读取到一个pandas DataFrame对象中。以下是一个使用pd.read_csv读取csv文件的示例代码：

import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打印DataFrame对象
print

pd.read_csv读取的数据

pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件中的数据并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式，通常用于存储表格数据。

读取CSV文件的语法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

其中，'filename.csv'是要读取的CSV文件的路径和文件名。

pd.read_csv函数的一些常用参数包括：
- sep：指定分隔符，默认为逗号(,)
- header：指定作为列名的行，默认为0，即第一行
- index_col：指定作为行索引的列，默认为None，即自动生成行索引
- usecols：指定要读取的列，默认为None，即读取所有列
- nrows：指定要读取的行数，默认为None，即读取所有行

读取完成后，数据将以DataFrame对象的形式存储在变量df中，可以通过df.head()方法查看前几行数据，默认显示前5行。