pandas read_csv(中文名称 中文路径)

本文介绍了一种解决使用pandas库读取含有中文的文件路径或文件名时出现错误的方法。通过首先利用Python内置的文件操作函数打开文件,然后再使用pandas进行读取,可以避免因中文字符导致的读取失败问题。
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import pandas as pd
#下面直接读取含中文的文件名(或者中文路径)会报错
df = pd.read_csv("D:/class/人数.csv")
#如果这样处理,就不会再报错:
f= open("D:/class/人数.csv")
df= pd.read_csv(f)

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### 参数解析:`pandas.read_csv` 函数 `pandas.read_csv` 是用于读取 CSV 文件的核心函数,其参数丰富,支持多种自定义选项。以下是一些关键参数的详细说明: #### 1. `parse_dates` `parse_dates` 参数用于指定需要解析为日期时间的列。如果设置为 `True`,则尝试将所有列中的日期字符串解析为 `datetime` 类型。也可以通过传递列名或列索引的列表来选择特定列进行解析。例如: ```python pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column']) ``` 如果无法将列解析为日期时间类型,则该列将保持为 `object` 类型 [^2]。 #### 2. `infer_datetime_format` 当 `infer_datetime_format=True` 时,`pandas` 会尝试自动识别日期时间格式,这可以显著提高解析速度(约 5~10 倍)。此参数通常与 `parse_dates=True` 一起使用以优化性能。例如: ```python pd.read_csv('data.csv', parse_dates=True, infer_datetime_format=True) ``` 如果日期格式不标准,建议在读取文件后使用 `pd.to_datetime` 进行进一步解析 [^2]。 #### 3. `sep` (分隔符) `sep` 参数指定 CSV 文件的字段分隔符,默认为逗号 `,`。可以根据文件的实际分隔符进行调整。例如,如果文件使用制表符 `\t` 分隔字段,则可以这样设置: ```python pd.read_csv('data.csv', sep='\t') ``` #### 4. 文件路径处理 `read_csv` 支持本地文件路径,包括相对路径和绝对路径。例如: ```python # 相对路径 pd.read_csv('data/data.csv') # 绝对路径 pd.read_csv('/user/data/data.csv') ``` 文件扩展名不一定是 `.csv`,只要文件内容为 CSV 格式即可 [^3]。 #### 5. `date_parser` 当日期格式复杂或混合时区时,可以通过 `date_parser` 参数指定一个自定义解析函数。例如,使用 `pandas.to_datetime` 并设置 `utc=True` 来处理混合时区的数据: ```python from pandas import to_datetime date_parser = lambda x: to_datetime(x, utc=True) pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['timestamp'], date_parser=date_parser) ``` #### 6. 其他常见参数 - `header`: 指定数据文件中包含列名的行,默认为 `0`,即第一行为列名。 - `index_col`: 指定用作行索引的列。 - `dtype`: 指定每列的数据类型,例如 `{'column_name': np.float64}`。 - `na_values`: 指定哪些值应被视为缺失值。 - `skiprows`: 指定跳过文件开头的行数,或传递一个行号列表来跳过特定行。 --- ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示了如何使用 `read_csv` 读取带有日期列的 CSV 文件,并指定分隔符和日期解析: ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件并解析日期列 df = pd.read_csv( 'data.csv', sep=';', parse_dates=['date_column'], infer_datetime_format=True ) print(df.head()) ``` --- ###
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