Python数据操作：Pandas读取CSV的15种技巧

“Python 数据操作教程，使用 PANDAS 读取 CSV 文件的 15 种方法” 在Python中，Pandas库是一个不可或缺的数据处理工具，尤其在处理CSV等结构化数据时。本教程详细讲解了如何利用Pandas的`read_csv`函数高效地读取CSV文件，并解决各种常见问题。以下是一些关键知识点： 1. 读取带有标题行的CSV文件：默认情况下，`read_csv`函数会识别第一行作为列名，如果文件有标题行，可以直接使用`read_csv`进行读取。 2. 读取标题在第二行的CSV文件：若标题行不在第一行，可以使用`skiprows`参数指定跳过的行数，确保第一行被作为标题。 3. 跳过行但保留标题：通过`skiprows`参数可以跳过开头的若干行，但需要确保跳过的是非标题行。 4. 读取没有标题行的CSV文件：如果CSV文件没有标题行，可以手动设定列名，使用`names`参数传入列名列表。 5. 指定缺失值：默认情况下，Pandas将`NaN`作为缺失值，但可以使用`na_values`参数自定义缺失值标记。 6. 设置索引列：使用`index_col`参数可以指定一列或多列作为DataFrame的索引。 7. 从外部URL读取CSV文件：除了读取本地文件，`read_csv`也能处理HTTP或FTP等URL，直接从网络上读取数据。 8. 导入CSV时跳过最后n行：利用`skipfooter`参数，可以忽略文件末尾的指定行数。 9. 只读取前n行：通过`nrows`参数限制读取的行数，可以快速预览数据。 10. 将“,”解释为千位分隔符：当逗号用作千位分隔符而非字段分隔符时，使用`thousands`参数指定该字符。 11. 只读特定列：通过`usecols`参数选择要读取的列名或列序号。 12. 读取一些行和列：结合`nrows`和`usecols`，可以同时限制读取的行数和列数。 13. 使用分号分隔符读取文件：通过`sep`参数设置字段分隔符，如在CSV文件中使用分号而非逗号。 14. 导入CSV时更改列类型：利用`dtype`参数可以指定列的数据类型，对数值型、日期型等进行转换。 15. 测量导入大CSV文件所花费的时间：使用`timeit`模块或者Python的`time`模块，可以测量读取操作的性能。 16. 不使用Pandas包读取CSV文件：虽然Pandas是最常用的方法，但也可以使用内置的`csv`模块，不过功能相对有限，适合简单的读写操作。 要使用Pandas，首先需要确保已安装。如果没有，可以通过`pip install pandas`命令进行安装。然后，导入Pandas库，通常使用别名`pd`，例如`import pandas as pd`。通过创建一个简单的数据框（如示例中的`mydt`），可以方便地进行后续的演示和实践操作。