python_表格处理_pandas_pd.read_csv输入输出参数说明

pd.read_csv 输入参数说明

pd.read_csv() 函数用于从 CSV 文件中读取数据,并返回一个 DataFrame 对象。它的常用输入参数说明如下:

  1. filepath_or_buffer:CSV 文件的路径或者文件对象,可以是本地文件路径、URL、文件类对象等。
  2. sep:分隔符,默认为逗号 ,。可以指定其他分隔符,如 \t 表示制表符。
  3. header:指定哪一行作为列名,默认为 0,表示使用第一行作为列名。如果为 None,表示没有列名。
  4. names:自定义列名,如果文件中没有列名,则使用这里指定的列名。
  5. index_col:指定哪一列作为行索引,默认为 None,表示不使用行索引。
  6. skiprows:跳过文件中的前几行,默认为 None,表示不跳过任何行。
  7. skipfooter:跳过文件末尾的几行,默认为 0,表示不跳过任何行。
  8. nrows:读取文件的前几行,默认为 None,表示读取全部行。
  9. dtype:指定列的数据类型,可以是字典、列表或者单个数据类型。
  10. parse_dates:解析日期,默认为 False,表示不解析日期。可以指定为 True,表示解析所有列;也可以指定为列表或者字典,分别表示解析哪些列或者将哪些列解析为日期。
  11. na_values:将某些值识别为缺失值,默认为 None,表示不处理缺失值。可以指定为列表或者字典,分别表示哪些值或者哪些列的哪些值为缺失值。
  12. encoding:指定文件的编码格式,默认为 None,表示自动检测编码格式。
  13. dtype:指定列的数据类型,默认为 None,表示自动推断数据类型。

以上只是部分常用的参数,pd.read_csv() 还有更多的参数用于处理不同的情况。你可以查阅 Pandas 文档或者使用 help(pd.read_csv) 命令来查看完整的参数列表和详细说明

pd.read_csv 输出

在使用 Pandas 的 pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件后,返回的结果是一个 DataFrame 对象。DataFrame 是 Pandas 中用于处理二维表格数据的主要数据结构,类似于 Excel 中的电子表格或者 SQL 中的表格。

DataFrame 对象具有许多属性和方法,常用的属性包括:

  1. shape:返回 DataFrame 的维度,即行数和列数。
  2. index:返回 DataFrame 的行索引。
  3. columns:返回 DataFrame 的列索引。
  4. dtypes:返回 DataFrame 中每列数据的类型。
  5. values:返回 DataFrame 中的数据(二维数组形式)。
  6. head():返回 DataFrame 的前几行,默认为前5行。
  7. tail():返回 DataFrame 的后几行,默认为后5行。

除了上述属性之外,DataFrame 还有许多其他的方法和功能,用于数据的选择、筛选、聚合、合并、分组等操作。通过查阅 Pandas 文档或者使用 help(pd.DataFrame) 命令可以了解更多关于 DataFrame 对象的属性和方法。

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