pd.read_csv("文件路径")的参数

pd.read_csv() 是 Pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数，它包含许多参数，常用的参数如下：

- filepath_or_buffer：CSV 文件的路径或 URL 或文件型对象。必须提供该参数。
- sep/delimiter：分隔符，默认为逗号。可以自定义分隔符。
- header：将哪一行作为表头，如果不指定，则默认使用第一行作为表头。
- index_col：作为行索引的列编号或列名，如果不指定，则默认使用整数行索引。
- usecols：读取哪些列，可以是列编号或列名。
- dtype：指定每列的数据类型，可以是字典、元组或者 None。
- na_values：将哪些值视为缺失值，可以是列表、字典、元组或者 None。
- encoding：读取文件的编码格式，可以是字符串或者 None。
- skiprows：跳过哪些行，可以是整数、列表或者函数。
- nrows：读取多少行数据，可以是整数或者 None。
- skip_blank_lines：是否跳过空行，可以是布尔值。
- comment：注释符号，默认为 None。

此外，还有其他参数，如 squeeze、prefix、mangle_dupe_cols 等，可以根据需要进行设置。

相关问题

pd.read_csv文件路径

pd.read_csv文件路径可以使用以下三种方式表示：
1. pd.read_csv("C:\Users\abc\Desktop\tempfi\lucky.csv")
2. pd.read_csv(r"C:\Users\abc\Desktop\tempfi\lucky.csv")
3. pd.read_csv("C:/Users/abc/Desktop/tempfi/lucky.csv") <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pd.read_csv报路径不存在](https://blog.csdn.net/Le_parrain/article/details/118398451)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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pd.read_csv 文件路径

当使用pandas库中的read_csv函数读取CSV文件时，可以通过指定文件路径来读取文件。文件路径可以是相对路径或绝对路径。

相对路径是相对于当前工作目录的路径。当前工作目录是指在执行Python脚本时所在的目录。例如，如果CSV文件与Python脚本位于同一目录下，可以直接使用文件名作为相对路径。

绝对路径是文件在文件系统中的完整路径。它包含了文件所在的目录结构。例如，Windows系统中的绝对路径可能类似于"C:\Users\username\Documents\data.csv"，而Unix/Linux系统中的绝对路径可能类似于"/home/username/Documents/data.csv"。

以下是使用相对路径和绝对路径读取CSV文件的示例代码：

使用相对路径：

import pandas as pd

# 读取位于当前工作目录下的data.csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

使用绝对路径：

import pandas as pd

# 读取位于绝对路径C:\Users\username\Documents\data.csv的文件
df = pd.read_csv('C:/Users/username/Documents/data.csv')

请注意，在使用绝对路径时，需要根据实际情况修改路径中的用户名和文件名。