python的pandas库中read_table的参数

Pandas读取表格数据
最新推荐文章于 2025-07-26 10:07:56 发布
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分类专栏： python 文章标签： pandas python 
pandas中read_table的参数:
官方说明地址:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_table.html
参数如下:
pandas.read_table(filepath_or_buffer,sep='\t',delimiter=None,
                  header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,
                  prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,
                  true_values=None,false_values=None,skipinitialspace=False,skiprows=None,
                  nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,
                  skip_blank_lines=True,parse_dates=False,infer_datetime_format=False,
                  keep_date_col=False,date_parser=None,dayfirst=False,iterator=False,
                  chunksize=None,compression='infer',thousands=None,decimal=b'.',lineterminator=None,
                  quotechar='"',quoting=0,escapechar=None,comment=None,encoding=None,dialect=None,
                  tupleize_cols=None,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,skipfooter=0,
                  doublequote=True,delim_whitespace=False,low_memory=True,memory_map=False,
                  float_precision=None)
filepath_or_buffer   第一个参数,把文件地址传入即可;
engine='python'      默认是c引擎解析,如果使用python引擎,可以解析更丰富的内容;
header='infer'       默认会自动推断数据文件头,如果设置为None则无文件头,为1则第一行是文件头;
sep='\t'             默认是由tab分割的数据,如果是其他可以另改,比如','

                

        

    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
用制表符作为分隔符，如何设置sep参数以在R语言中不显示行和列名？

				
			

			

				

					ByteGlide的博客
				

				

					08-25
					
					773
					
				

			

		

		

			
				
在上述代码中，write.table函数用于将数据写入名为"output.txt"的文件中。在上述代码中，read.table函数用于从名为"data.txt"的文件中读取数据。在R语言中，我们可以使用sep参数来指定在读取或写入数据时使用的分隔符。通过上述方法，我们可以在R语言中使用制表符作为分隔符，并且不显示行和列名。请注意，上述代码示例中的"data.txt"和"output.txt"是文件名的示例，你需要根据实际情况提供正确的文件路径和文件名。如果你有任何进一步的问题何进一步的问题，请随时提问！

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
100天精通Python（数据分析篇）——第58天：Pandas读写数据库（read_sql、to_sql参数说明+代码实战）

				
			

			

				

					努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
				

				

					10-03
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
100天精通Python（数据分析篇）——第58天：Pandas读写数据库（read_sql、to_sql）
    一、read_sql()
    1. sql
    2. con
    3. index_col
    4. coerce_float
    5. params
    6. parse_dates
    7. columns
    8. chunksize

二、to_sql()

    1. name
    2. con
    3. schema
    4. if


			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
python之文本文件的读取（read_table/csv函数）

					
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python之文本文件的读取
   对于CSV及txt后缀的文本文件，分别使用pandas模块中的read_csv函数和read_table函数





CSV
read_csv




txt
read_table


1. read_table函数的参数
read_table(filepath_or_buffer , sep='\t' , header='infer' , 
names=None , index _col=None , usecols=None , dtype=None ,   
co

			
		

	





	

		

			

				
					
python入门8.内置值 sep=" "   end= " " \n \t 转义字符  \r 特殊控制符

				
			

			

				

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\n  换行
\t   制表符，一个tab键 （4个空格）的距离

```bash
```python
print('hehlo')
print('world')

print('hello \nPython')
print('\tabcd')

hehlo
world
hello
Python
	abcd 
    #由于加了\t 就等于加了4个空格




...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
pythonreadtable_使用pandas read_table读取csv文件的方法

				
			

			

				

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					12-06
					
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read_csv是pandas中专门用于csv文件读取的功能，不过这并不是唯一的处理方式。pandas中还有读取表格的通用函数read_table。接下来使用read_table功能作一下csv文件的读取尝试，使用此功能的时候需要指定文件中的内容分隔符。查看csv文件的内容如下；In [10]: cat data.csvindex,name,comment,,,,1,name_01,coment_...

			
		

	





	

		

			

				
					
read_table()函数--Pandas

				
			

			

				

					chongbaikaishi的博客
				

				

					07-21
					
					1143
					
				

			

		

		

			
				
将通用定界符文件读取到DataFrame中。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python pandas.pivot_table函数解析与实战教程

					
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					皓月照山川的博客
				

				

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从杂乱数据到清晰洞见，只需一行代码——pandas.pivot_table 让你像顶级分析师一样重塑和汇总数据。

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas官方文档中文版_python教程_pandas中文API_pandas中文_

				
			

			

				

					10-02
				

			

		

		

			
				
Pandas是Python编程语言中的一个强大且广泛使用的数据分析库。它为数据清洗、处理、分析和可视化提供了一系列高效工具，使得数据科学家和分析师能够轻松地进行数据操作。Pandas中文API文档是学习和掌握这个库的重要...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python中pandas透视表pivot_table功能详解

				
			

			

				

					Michaelyu的博客
				

				

					04-26
					
					2203
					
				

			

		

		

			
				
原文链接
一文看懂pandas的透视表pivot_table
一、概述
1.1 什么是透视表？
透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。
1.2 为什么要使用pivot_table？
灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求
脉络清晰易于理解数据
操作性强，报表神器
二、...

			
		

	





	

		

			

				
					
python使用pandas中的read_json函数读取json文件数据为dataframe

				
			

			

				

					statistics+insight+vista+power
				

				

					03-25
					
					1732
					
				

			

		

		

			
				
python使用pandas中的read_json函数读取json文件数据为dataframe

			
		

	





	

		

			

				
					
使用pandas read_table读取csv文件的方法

				
			

			

				

					09-20
				

			

		

		

			
				
今天小编就为大家分享一篇使用pandas read_table读取csv文件的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

			
		

	





	

		

			

				
					
详解pandas的read_table函数

				
			

			

				

					python伊甸园的博客
				

				

					01-18
					
					3730
					
				

			

		

		

			
				
详解pandas的read_table函数

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas pandas中read_table()与read_csv()函数详细介绍

				
			

			

				

					guoqingru0311的博客
				

				

					06-17
					
					2259
					
				

			

		

		

			
				
pandas pandas中read_table()与read_csv()函数详细介绍

			
		

	





	

		

			

				
					
[508]pandas之read_table、read_csv、read_excel、read_sql

				
			

			

				

					周小董
				

				

					01-30
					
					3622
					
				

			

		

		

			
				
该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象，利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。数据准备，有一个Excel文件：excel_output.xlsx有两个表单，表单名分别为：Python 以及student。read_sql是综合了read_sql_table和read_sql_query的，所以一般用read_sql就好了。写入excel主要通过pandas构造DataFrame，调用to_excel方法实现。这样就把所有的文件都合并在了一起。

			
		

	





	

		

			

				
					
python中read table_Python Pandas pandas.read_sql_table函数方法的使用

				
			

			

				

					weixin_39990819的博客
				

				

					12-15
					
					1271
					
				

			

		

		

			
				
pandas.read_sql_table(table_name，con，schema = None，index_col = None，coerce_float = True，parse_dates = None，columns = None，chunksize = None)源代码通过数据库表名读入DataFrame。给定一个表名和一个可连接SQLAlchemy，返回一个DataFrame。此...

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas.read_csv 主要参数解读

				
			

			

				

					锐博客
				

				

					06-05
					
					639
					
				

			

		

		

			
				
pandas.read_csv 主要参数解读
读取CSV文件到DataFrame
参数：
filepath_or_buffer : str，pathlib。
常见的是文件路径，可以是URL。
sep : str, default ‘,’
指定分隔符。
header : int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，...

			
		

	





	

		

			

				
					
Pandas库中的read_table、loc、iloc函数

				
			

			

				

					m0_37520426的博客
				

				

					05-30
					
					2966
					
				

			

		

		

			
				
python的pandas库中read_table的参数


datingTest = pd.read_table('datingTestSet.txt',header=None)

pandas的read_table返回一个DataFrame，是二维的,列表形式。

filepath_or_buffer 第一个参数,把文件地址传入即可;

engine='python' 默认是c引擎解析,如果使用python引擎,可以解析更丰富的内容;

header='infer' 默认会自动推断数据文件头,如果设置为

			
		

	





	

		

			

				
					
python使用read_table读取txt文件

				
			

			

				

					weixin_46713695的博客
				

				

					07-29
					
					4776
					
				

			

		

		

			
				
python使用read_table读取txt文件

			
		

	





	

		

			

				
					
python read table_Python tableread包_程序模块 - PyPI - Python中文网

				
			

			

				

					weixin_39640417的博客
				

				

					02-19
					
					202
					
				

			

		

		

			
				
快速启动假设您有一个这样的简单表，它位于./example.rst：++++++++++++Damage Doers++++++++++++======  ===  ==============Name    Age  Favorite Color======  ===  ==============Mookie  26   RedAndrew  24   RedJD      31   RedX...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python Pandas pd.read_sql()有哪些参数

				
			

			

				

					07-05
				

			

		

		

			
				
<think>我们正在讨论pandas的read_sql函数。根据引用[2]，我们知道read_sql函数有两个主要参数：sql和con。其中，sql可以是SQL查询字符串或表名，con是数据库连接对象（可以是SQLAlchemy引擎或DB-API 2.0连接）。另外，还有其他可选参数如index_col、coerce_float、params等。为了更全面，我们需要查阅官方文档。

 但是，由于我们无法直接访问外部网络，我将根据已知的引用和常见参数进行说明。同时，我会生成相关的问题。

 注意：引用[1]和引用[3]分别提到了read_parquet和to_parquet，与read_sql无关，因此我们主要参考引用[2]。

 根据引用[2]：
   - con: 连接到数据库的对象，可以是SQLAlchemy的Engine对象或DB-API 2.0连接对象（但官方推荐使用SQLAlchemy）。
   - sql: SQL查询字符串或要读取的表名。

 实际上，read_sql有两个函数：read_sql_query（用于查询）和read_sql_table（用于表），而read_sql是两者的统一。因此，read_sql的参数也基本与这两个函数一致。

 常见的read_sql参数包括：
   - sql: 字符串，表示SQL查询或表名。
   - con: 数据库连接对象。
   - index_col: 可选，字符串或字符串列表，用作DataFrame行索引的列。
   - coerce_float: 布尔值，默认为True，尝试将非字符串、非数字对象（如decimal.Decimal）转换为浮点数。
   - params: 可选，列表、元组或字典，用于传递给执行方法的参数，用于传递SQL语句中的参数。
   - columns: 可选，当sql参数为表名时，指定要读取的列名列表。
   - chunksize: 整数，如果指定，则返回一个迭代器，每次读取chunksize大小的行数。

 注意：在pandas 1.0.0版本之后，read_sql_table已被read_sql替代，但read_sql_table仍然可用。

 由于用户要求参数文档，我将列出read_sql函数的常用参数及其说明。

 但是，请注意，我们无法提供所有参数，因为不同版本的pandas可能有所变化。因此，建议用户查看官方文档以获取最新信息。

 下面我将以表格形式列出主要参数（由于格式限制，我们使用文本表格）：</think>### Pandas `pd.read_sql` 函数参数详解

`pd.read_sql` 是 Pandas 中用于从 SQL 数据库读取数据的核心函数，其参数如下：

```python
pd.read_sql(
    sql,               # SQL 查询或表名
    con,               # 数据库连接对象
    index_col=None,    # 用作行索引的列名
    coerce_float=True, # 是否将数值转为 float 类型
    params=None,       # SQL 查询参数
    columns=None,      # 要读取的列名列表
    chunksize=None     # 每次读取的行数（返回迭代器）
)
```

#### 📌 核心参数说明：
1. **`sql`**（必需）  
   - 类型：`str` 或 SQLAlchemy Selectable 对象
   - 作用：可以是完整的 SQL 查询字符串（如 `"SELECT * FROM table"`）或数据库表名（如 `"employees"`）
   - 示例：
     ```python
     # 作为表名读取
     pd.read_sql("employees", con=engine)
     
     # 作为 SQL 查询读取
     pd.read_sql("SELECT name, age FROM users WHERE age > 30", con=conn)
     ```

2. **`con`**（必需）[^2]  
   - 类型：SQLAlchemy Engine 或 DB-API 2.0 连接对象
   - 作用：建立数据库连接的桥梁
   - 注意事项：
     - 官方推荐使用 SQLAlchemy Engine（支持连接池和统一接口）
     - 直接使用 DB-API 连接（如 `sqlite3.connect()`）时需谨慎处理连接关闭
   - 示例：
     ```python
     from sqlalchemy import create_engine
     engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
     pd.read_sql("SELECT * FROM sales", con=engine)
     ```

3. **`index_col`**（可选）  
   - 类型：`str` 或 `list`
   - 作用：将指定列设为 DataFrame 的索引
   - 示例：
     ```python
     # 将 'id' 列设为索引
     pd.read_sql("products", con=engine, index_col='id')
     ```

#### ⚙️ 高级参数：
4. **`coerce_float`**  
   - 类型：`bool`（默认 `True`）
   - 作用：自动将数据库中的 `DECIMAL`/`NUMERIC` 类型转为 Python `float`
   - 注意：对整数列可能引入精度问题，可设为 `False` 保留原始类型

5. **`params`**  
   - 类型：`list`, `tuple` 或 `dict`
   - 作用：安全传递 SQL 参数（防止注入攻击）
   - 示例：
     ```python
     query = "SELECT * FROM orders WHERE date > ?"
     pd.read_sql(query, con=conn, params=[pd.Timestamp('2023-01-01')])
     ```

6. **`columns`**  
   - 类型：`list`
   - 作用：当 `sql` 参数为表名时，指定要读取的列
   - 示例：
     ```python
     pd.read_sql("customers", con=engine, columns=['name', 'email'])
     ```

7. **`chunksize`**  
   - 类型：`int`
   - 作用：分批读取大数据集（返回生成器对象）
   - 示例：
     ```python
     for chunk in pd.read_sql("big_table", con=engine, chunksize=5000):
         process(chunk)  # 分批处理数据
     ```

#### 💡 最佳实践建议：
1. **连接管理**：使用上下文管理器确保连接关闭：
   ```python
   with engine.connect() as conn:
       df = pd.read_sql("table", con=conn)
   ```

2. **SQL 注入防护**：永远使用 `params` 传递动态值：
   ```python
   # ✅ 安全方式
   pd.read_sql("SELECT * FROM users WHERE id = ?", con=conn, params=[user_id])
   
   # ❌ 危险方式（字符串拼接）
   pd.read_sql(f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}", con=conn)
   ```

3. **类型处理**：若需精确数值，设置 `coerce_float=False` 并用 `dtype` 参数指定类型：
   ```python
   pd.read_sql("financial_data", con=engine, 
               dtype={'amount': decimal.Decimal})
   ```

---



			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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