pd.read_csv读压缩文件

可以使用`pd.read_csv`函数读取压缩文件，只需要在`filepath_or_buffer`参数中指定压缩文件的路径即可。例如，如果你有一个名为`data.csv.gz`的gzip压缩文件，可以使用以下代码读取该文件：

import pandas as pd

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

其中，`compression`参数指定了压缩格式，这里使用了gzip。如果是其他压缩格式，可以将该参数设置为`'bz2'`、`'xz'`等等。

相关问题

pd.read_csv读取压缩文件gz

可以使用参数`compression='gzip'`来指定压缩格式为gzip，示例如下：

import pandas as pd

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

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。