pd.read_csv()详解（理解20%满足80%应用场景）

最新推荐文章于 2025-10-21 20:49:04 发布
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#read_csv #数据读取 #数据处理

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pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None
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Python基础073：pd.read_csv()方法的参数：parse_dates使用详解
若北辰
02-18 1万+
parse_dates参数作用： 将csv中的时间字符串转换成日期格式 1、准备数据 TestTime.csv文件： "name","time","date" 'Bob',21:33:30,2019-10-10 'Jerry',21:30:15,2019-10-10 'Tom',21:25:30,2019-10-10 'Vince',21:20:10,2019-10-10 'Hank',21:40...
Python||pd.read_csv()函数中parse_dates()参数详解
漫步量化
11-21 3万+
read_csv()参数列表，官方文档 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype...
python的pd.read_excel()函数
changzi990的博客
06-14 4172
如果Excel文件的表头不在第一行，可以通过header参数指定表头所在的行号。通过这个函数，我们可以轻松地将Excel表格中的数据加载到pandas的DataFrame对象中，进而进行各种数据分析和操作。使用read_excel()函数读取Excel文件时，需要指定文件的路径和名称。如果Excel文件中有多个工作表，可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表。如果Excel文件没有表头，可以将header参数设置为None，并在读取后手动设置列名。这两个参数可以组合使用，以实现更灵活的数据读取。
pd.read_csv知识
m0_52951519的博客
11-08 3885
是pandas库中用于读取 CSV（逗号分隔值）文件的函数。在 Python 中，使用其中，是你要读取的 CSV 文件的路径。这个路径可以是相对路径（相对于当前 Python 脚本所在的目录），也可以是绝对路径。例如，如果你的 CSV 文件与 Python 脚本在同一目录下，你可以直接使用文件名作为路径，像。如果文件在其他目录，如在data_files文件夹下，你可以使用相对路径，或者使用绝对路径（如file.csvDataFrameDataFramedata.csvopensep',''\t'.tsv。
CSV文件读取的艺术：pd.read_csv()参数配置最佳实践
最新发布
2501_93895463的博客
10-21 367
基础配置模板sep=',',性能优化路径graph LRA[大文件] --> B[chunksize分块]C[宽表] --> D[usecols筛选列]E[重复值] --> F[dtype指定类型]关键提示：始终通过df.info()验证内存占用，对千万级数据优先启用chunksize参数。当遇到解析错误时，先用nrows=100进行小样本测试。
【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解（非常全面，推荐收藏）
weixin_47139649的博客
09-09 11万+
pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持，参数有四五十个。这些参数中，有的很容易被忽略，但是在实际工作中却用处很大。
Python基础之pandas：文件读取与数据处理
YBK233
04-02 2263
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
python用pd.read_csv()方法来读取csv文件
weixin_41855010的博客
02-12 6万+
csv文件是一种用,和换行符区分数据记录和字段的一种文件结构，可以用excel表格编辑，也可以用记事本编辑，是一种类excel的数据存储文件，也可以看成是一种数据库。pandas提供了pd.read_csv()方法可以读取其中的数据并且转换成DataFrame数据帧。python的强大之处就在于他可以把不同的数据库类型，比如txt/csv/.xls/.sql转换成统一的DataFrame格式然后进...
【Pandas】深入解析`pd.read_csv()`函数
2402_83361138的博客
05-08 1599
函数是 Pandas 中处理 CSV 数据集的强大工具。通过了解和掌握其各种参数，我们可以灵活地读取和处理各种格式的 CSV 文件。在数据分析的工作中，这将大大提高我们的工作效率。希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用函数。如果你有任何问题或想要了解更多，请在评论区告诉我。
pandas.read_csv参数详解(小结)
09-19
通过上述介绍可以看出，`pandas.read_csv` 函数提供了丰富的参数配置选项，能够满足用户在不同场景下的需求。理解这些参数的具体含义及其用法，可以帮助我们更高效地读取和处理 CSV 文件。希望本文的详细介绍对你在...
pd.read_csv()函数
qq_43636375的博客
04-14 9544
pd.read_csv()用于读取csv文件。CSV (Comma Separated Vaules) 格式是电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式。
【Pandas】pd.read_csv() 函数：读取 CSV 文件
彬彬侠的博客
03-11 6256
pandas.read_csv() 用于读取 CSV（逗号分隔值）文件，并将其转换为 DataFrame，适用于 数据分析、数据清洗、机器学习 等任务。pd.read_csv() 是 Pandas 最常用的数据读取方法，支持 各种格式、数据过滤、编码处理，适用于 大规模数据分析。
pd.read_csv()参数
king_26852的博客
07-05 1万+
filepath_or_buffer : various 文件路径 sep 以什么分割 delimiter : str, default None 以什么分割默认为none delim_whitespace : boolean, default False Equivalent to setting sep='\s+' header : int or list of ints, de...
【Python】进阶学习：pandas--read_csv()用法详解
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-04 3万+
🔥Python进阶学习！🚀深入解析pandas中的read_csv()函数，带你轻松读取CSV数据！📈 从为什么需要read_csv()讲起，到基本用法、参数详解，再到实际案例应用，一文带你全面掌握read_csv()！📚🛠️ 读完这篇文章，你将能够轻松读取CSV文件，提升数据处理效率！💪 快来一起学习吧！#Python #pandas #read_csv #数据分析 #进阶学习
pd.read_csv用法
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pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’, ‘, delimiter=None, header=’infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converte...
详解python中的pandas.read_csv()函数
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Python之DataFrame基础知识点
酒酿小圆子呀～
07-20 2万+
字典嵌套字典 # 字典嵌套字典 stu_dict = { 'student_1' : {'name': 'Jack', 'gender': 'M', 'score': 80}, 'student_2' : {'name': 'Mary', 'gender': 'F', 'score': 85} } {'student_1': {'name': 'Jack', 'gender': 'M', 'score': 80}, 'student_2': {'name': 'Mary', 'gender
Python中pd.read_csv()函数用法简单介绍
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04-28 11万+
dl_data.csv文件： 行索引为:[-20......19] 列索引为:[-25......25] 语句分析： q_table6 = pd.read_csv('dl_data.csv',encoding = "utf-8",header = 0,names = range(0,50)) 功能：将原来的列索引[-25......25]替换成[0....49]。 介绍：he...
Pandas 模块 - 读写(1)-csv/txt等文档-read_csv/to_csv
一分耕耘一分收获
11-17 8089
Pandas 还支持从外部读取或者写入数据，这也是办公自动化的重要基础。 Pandas 目前支持下面几种方式： Format Type Data Description R...
pd.read_csv详解
09-09
`pandas` 库中的 `pd.read_csv()` 函数用于读取 CSV（逗号分隔值）文件，并将其转换为 `DataFrame`，适用于数据分析、数据清洗、机器学习等任务。以下是该函数的详细解释： ### 语法 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv(filepath, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None) ``` ### 常用参数 | 参数 | 作用 | | --- | --- | | `filepath` | CSV 文件路径（本地路径或 URL） | | `sep` | 分隔符（默认 `,`，支持 `\t`（TSV）） | | `header` | 指定标题行（`header=None` 表示无表头） | | `names` | 设定列名（适用于无标题 CSV） | | `index_col` | 设置索引列（`index_col=0` 代表第一列为索引） | | `usecols` | 选择要读取的列（`usecols=["col1", "col2"]`） | | `dtype` | 指定列的数据类型（`dtype={"col1": str, "col2": float}`） | | `nrows` | 读取前 `n` 行数据 | | `skiprows` | 跳过前 `n` 行（`skiprows=10` 跳过前 10 行） | | `encoding` | 指定编码格式（如 `utf-8`，`latin1`，`gbk`） | | `parse_dates` | 用于解析日期列，可传入列名列表，如 `parse_dates=['date']` [^1]。 | ### 示例代码 #### 读取标准 CSV ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") print(df.head()) # 查看前 5 行 ``` #### 读取 CSV 文件，并指定 `date` 列为日期类型 ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件，并指定 date 列为日期类型 df_read = pd.read_csv('example.csv', parse_dates=['date']) # 查看 DataFrame 类型 print(df_read.dtypes) ```
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