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pd.readcsv參數(shù)（pd.read_csv參數(shù)）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-13 05:17:18 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 141 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于pd.readcsv參數(shù)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、python 讀取CSV 文件
2、python關(guān)于pd.read_csv()的Permission denied錯(cuò)誤
3、python里pd.read_csv方法 formart后面是什么意思？
4、量化(一) 使用csv格式用二維數(shù)組Dataframe讀取數(shù)據(jù)

pd.readcsv參數(shù)（pd.read_csv參數(shù)）

一、python 讀取CSV 文件

讀取一個(gè)CSV 文件

最全的

一個(gè)簡(jiǎn)化版本

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)

可以是URL，可用URL類型包括：http, ftp, s3和文件。對(duì)于多文件正在準(zhǔn)備中

本地文件讀取實(shí)例：://localhost/path/to/table.csv

**sep **: str, default ‘,’

指定分隔符。如果不指定參數(shù)，則會(huì)嘗試使用逗號(hào)分隔。分隔符長(zhǎng)于一個(gè)字符并且不是‘s+’,將使用python的語(yǔ)法分析器。并且忽略數(shù)據(jù)中的逗號(hào)。正則表達(dá)式例子：'rt'

**delimiter **: str, default None

定界符，備選分隔符（如果指定該參數(shù)，則sep參數(shù)失效）

delim_whitespace : boolean, default False.

指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作為分隔符使用，等效于設(shè)定sep='s+'。如果這個(gè)參數(shù)設(shè)定為Ture那么delimiter 參數(shù)失效。

在新版本0.18.1支持

header : int or list of ints, default ‘infer’

指定行數(shù)用來(lái)作為列名，數(shù)據(jù)開(kāi)始行數(shù)。如果文件中沒(méi)有列名，則默認(rèn)為0，否則設(shè)置為None。如果明確設(shè)定header=0 就會(huì)替換掉原來(lái)存在列名。header參數(shù)可以是一個(gè)list例如：[0,1,3]，這個(gè)list表示將文件中的這些行作為列標(biāo)題（意味著每一列有多個(gè)標(biāo)題），介于中間的行將被忽略掉。

注意：如果skip_blank_lines=True 那么header參數(shù)忽略注釋行和空行，所以header=0表示第一行數(shù)據(jù)而不是文件的第一行。

**names **: array-like, default None

用于結(jié)果的列名列表，如果數(shù)據(jù)文件中沒(méi)有列標(biāo)題行，就需要執(zhí)行header=None。默認(rèn)列表中不能出現(xiàn)重復(fù)，除非設(shè)定參數(shù)mangle_dupe_cols=True。

index_col : int or sequence or False, default None

用作行索引的列編號(hào)或者列名，如果給定一個(gè)序列則有多個(gè)行索引。

如果文件不規(guī)則，行尾有分隔符，則可以設(shè)定index_col=False 來(lái)是的pandas不適用第一列作為行索引。

usecols : array-like, default None

返回一個(gè)數(shù)據(jù)子集，該列表中的值必須可以對(duì)應(yīng)到文件中的位置（數(shù)字可以對(duì)應(yīng)到指定的列）或者是字符傳為文件中的列名。例如：usecols有效參數(shù)可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用這個(gè)參數(shù)可以加快加載速度并降低內(nèi)存消耗。

as_recarray : boolean, default False

不贊成使用：該參數(shù)會(huì)在未來(lái)版本移除。請(qǐng)使用pd.read_csv(...).to_records()替代。

返回一個(gè)Numpy的recarray來(lái)替代DataFrame。如果該參數(shù)設(shè)定為True。將會(huì)優(yōu)先squeeze參數(shù)使用。并且行索引將不再可用，索引列也將被忽略。

**squeeze **: boolean, default False

如果文件值包含一列，則返回一個(gè)Series

**prefix **: str, default None

在沒(méi)有列標(biāo)題時(shí)，給列添加前綴。例如：添加‘X’ 成為 X0, X1, ...

**mangle_dupe_cols **: boolean, default True

重復(fù)的列，將‘X’...’X’表示為‘X.0’...’X.N’。如果設(shè)定為false則會(huì)將所有重名列覆蓋。

dtype : Type name or dict of column -> type, default None

每列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型。例如 {‘a(chǎn)’: np.float64, ‘b’: np.int32}

**engine **: {‘c’, ‘python’}, optional

Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

使用的分析引擎。可以選擇C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完備。

converters : dict, default None

列轉(zhuǎn)換函數(shù)的字典。key可以是列名或者列的序號(hào)。

true_values : list, default None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

**skipinitialspace **: boolean, default False

忽略分隔符后的空白（默認(rèn)為False，即不忽略）.

skiprows : list-like or integer, default None

需要忽略的行數(shù)（從文件開(kāi)始處算起），或需要跳過(guò)的行號(hào)列表（從0開(kāi)始）。

skipfooter : int, default 0

從文件尾部開(kāi)始忽略。 (c引擎不支持)

skip_footer : int, default 0

不推薦使用：建議使用skipfooter ，功能一樣。

nrows : int, default None

需要讀取的行數(shù)（從文件頭開(kāi)始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

一組用于替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。默認(rèn)為‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

**keep_default_na **: bool, default True

如果指定na_values參數(shù)，并且keep_default_na=False，那么默認(rèn)的NaN將被覆蓋，否則添加。

**na_filter **: boolean, default True

是否檢查丟失值（空字符串或者是空值）。對(duì)于大文件來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)集中沒(méi)有空值，設(shè)定na_filter=False可以提升讀取速度。

verbose : boolean, default False

是否打印各種解析器的輸出信息，例如：“非數(shù)值列中缺失值的數(shù)量”等。

skip_blank_lines : boolean, default True

如果為True，則跳過(guò)空行；否則記為NaN。

**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

infer_datetime_format : boolean, default False

如果設(shè)定為True并且parse_dates 可用，那么pandas將嘗試轉(zhuǎn)換為日期類型，如果可以轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換方法并解析。在某些情況下會(huì)快5~10倍。

**keep_date_col **: boolean, default False

如果連接多列解析日期，則保持參與連接的列。默認(rèn)為False。

date_parser : function, default None

用于解析日期的函數(shù)，默認(rèn)使用dateutil.parser.parser來(lái)做轉(zhuǎn)換。Pandas嘗試使用三種不同的方式解析，如果遇到問(wèn)題則使用下一種方式。

1.使用一個(gè)或者多個(gè)arrays（由parse_dates指定）作為參數(shù)；

2.連接指定多列字符串作為一個(gè)列作為參數(shù)；

3.每行調(diào)用一次date_parser函數(shù)來(lái)解析一個(gè)或者多個(gè)字符串（由parse_dates指定）作為參數(shù)。

**dayfirst **: boolean, default False

DD/MM格式的日期類型

**iterator **: boolean, default False

返回一個(gè)TextFileReader 對(duì)象，以便逐塊處理文件。

chunksize : int, default None

文件塊的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.

compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’

直接使用磁盤上的壓縮文件。如果使用infer參數(shù)，則使用 gzip, bz2, zip或者解壓文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’這些為后綴的文件，否則不解壓。如果使用zip，那么ZIP包中國(guó)必須只包含一個(gè)文件。設(shè)置為None則不解壓。

新版本0.18.1版本支持zip和xz解壓

thousands : str, default None

千分位分割符，如“，”或者“."

decimal : str, default ‘.’

字符中的小數(shù)點(diǎn) (例如：歐洲數(shù)據(jù)使用’，‘).

float_precision : string, default None

Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

指定

**lineterminator **: str (length 1), default None

行分割符，只在C解析器下使用。

**quotechar **: str (length 1), optional

引號(hào)，用作標(biāo)識(shí)開(kāi)始和解釋的字符，引號(hào)內(nèi)的分割符將被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

控制csv中的引號(hào)常量?？蛇x QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True

雙引號(hào)，當(dāng)單引號(hào)已經(jīng)被定義，并且quoting 參數(shù)不是QUOTE_NONE的時(shí)候，使用雙引號(hào)表示引號(hào)內(nèi)的元素作為一個(gè)元素使用。

escapechar : str (length 1), default None

當(dāng)quoting 為QUOTE_NONE時(shí)，指定一個(gè)字符使的不受分隔符限值。

comment : str, default None

標(biāo)識(shí)著多余的行不被解析。如果該字符出現(xiàn)在行首，這一行將被全部忽略。這個(gè)參數(shù)只能是一個(gè)字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注釋行被header和skiprows忽略一樣。例如如果指定comment='#' 解析‘#emptyna,b,cn1,2,3’ 以header=0 那么返回結(jié)果將是以’a,b,c'作為header。

encoding : str, default None

指定字符集類型，通常指定為'utf-8'. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None

如果沒(méi)有指定特定的語(yǔ)言，如果sep大于一個(gè)字符則忽略。具體查看csv.Dialect 文檔

tupleize_cols : boolean, default False

Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True

如果一行包含太多的列，那么默認(rèn)不會(huì)返回DataFrame ，如果設(shè)置成false，那么會(huì)將改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True

如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”將會(huì)被輸出（只能在C解析器下使用）。

**low_memory **: boolean, default True

分塊加載到內(nèi)存，再低內(nèi)存消耗中解析。但是可能出現(xiàn)類型混淆。確保類型不被混淆需要設(shè)置為False?；蛘呤褂胐type 參數(shù)指定類型。注意使用chunksize 或者iterator 參數(shù)分塊讀入會(huì)將整個(gè)文件讀入到一個(gè)Dataframe，而忽略類型（只能在C解析器中有效）

**buffer_lines **: int, default None

不推薦使用，這個(gè)參數(shù)將會(huì)在未來(lái)版本移除，因?yàn)樗闹翟诮馕銎髦胁煌扑]使用

compact_ints : boolean, default False

不推薦使用，這個(gè)參數(shù)將會(huì)在未來(lái)版本移除

如果設(shè)置compact_ints=True ，那么任何有整數(shù)類型構(gòu)成的列將被按照最小的整數(shù)類型存儲(chǔ)，是否有符號(hào)將取決于use_unsigned 參數(shù)

use_unsigned : boolean, default False

不推薦使用：這個(gè)參數(shù)將會(huì)在未來(lái)版本移除

如果整數(shù)列被壓縮(i.e. compact_ints=True)，指定被壓縮的列是有符號(hào)還是無(wú)符號(hào)的。

memory_map : boolean, default False

如果使用的文件在內(nèi)存內(nèi)，那么直接map文件使用。使用這種方式可以避免文件再次進(jìn)行IO操作。

ref：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html