read_table有哪些参数

read_table函数有以下参数：
1. filepath_or_buffer: 文件路径或缓冲区。
2. sep: 分隔符，默认为逗号。
3. delimiter: 分隔符，与sep参数作用相同。
4. header: 指定哪一行作为列名，默认为，即第一行。
5. names: 自定义列名。
6. index_col: 指定哪一列作为行索引。
7. usecols: 指定读取哪些列。
8. dtype: 指定每一列的数据类型。
9. skiprows: 跳过指定的行数。
10. nrows: 读取的行数。
11. skip_blank_lines: 是否跳过空行。
12. na_values: 指定哪些值为缺失值。
13. comment: 指定注释符号。
14. encoding: 指定文件编码。
15. squeeze: 是否将单列数据转换为Series对象。
16. thousands: 千分位分隔符。
17. decimal: 小数点分隔符。

相关问题

read_excel和read_table里的参数和read_csv里的参数一样吗

在 pandas 中，`read_excel` 和 `read_table` 的参数与 `read_csv` 中的参数有一些相同之处，但也有一些不同之处。

以下是这些函数的一些相同的参数：

- `header`：指定文件中作为列名的行数，默认为 0，如果没有列名则设为 None。
- `index_col`：用作行索引的列编号或列名，可以是单个名称/编号或由名称/编号组成的列表。
- `usecols`：要读取的列编号或列名，可以是单个名称/编号或由名称/编号组成的列表。
- `nrows`：要读取的行数（从文件开头算起）。
- `skiprows`：需要跳过的行数（从文件开头算起）。
- `skipfooter`：需要跳过的行数（从文件末尾算起）。
- `dtype`：每列的数据类型，可以是字典或者是一个函数。

以下是 `read_excel` 和 `read_table` 独有的参数：

- `sheet_name`（`read_excel`）：要读取的工作表的名称或编号。
- `thousands`（`read_excel`）：定义千分位分隔符，例如 ',' 或 '.'。
- `skiprows`（`read_table`）：需要跳过的行数（从文件开头算起）。

注意，`read_csv` 和 `read_table` 可以互换使用，因为 `read_table` 中的默认分隔符为制表符，而 `read_csv` 中的默认分隔符为逗号。但是，如果你使用 `read_table` 来读取一个 CSV 文件，你需要在参数中指定分隔符。

pd.read_table中header参数如何使用

`header`参数用于指定源文件中哪一行作为列名（即表头），默认为第一行。如果源文件中不存在表头，可以将`header`设置为`None`。

例如，读取一个以制表符分隔的文件，第一行为表头：

import pandas as pd

df = pd.read_table('data.txt', header=0, sep='\t')

这里将`header`设置为`0`，表示第一行是表头。`sep`参数指定了分隔符为制表符。

如果源文件中不存在表头，可以使用以下方式：

df = pd.read_table('data.txt', header=None, sep='\t', names=['col1', 'col2', 'col3'])

这里将`header`设置为`None`，并通过`names`参数指定列名。