用Pandas读取CSV,形参大全

zz史上最全!用Pandas读取CSV,看这篇就够了 - 腾讯云开发者社区-腾讯云导读:pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件,由于CSV文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍。icon-default.png?t=M85Bhttps://cloud.tencent.com/developer/article/1856554现在只需要看你需要调用什么参数。

pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', 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, skipfooter=0, 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, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal: str = '.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

### 如何使用 PandasPython读取 CSV 文件 在 Python 中,Pandas 是一个强大的数据分析库,提供了简单易用的接口来处理 CSV 文件。以下是一个详细的说明和示例代码。 要读取 CSV 文件,可以使用 `pandas.read_csv()` 方法[^1]。此方法允许指定文件路径、编码方式以及其他参数以适应不同的文件格式需求。例如,如果文件包含中文字符,可能需要设置适当的编码格式(如 `gbk` 或 `utf-8`)[^1]。 以下是使用 Pandas 读取 CSV 文件的基本示例代码: ```python import pandas as pd # 指定文件路径和编码方式 df = pd.read_csv('property-data.csv', encoding="gbk") # 使用 gbk 编码处理中文字符 print(df.to_string()) # 打印整个 DataFrame 的内容 ``` 在上述代码中: - `'property-data.csv'` 是目标 CSV 文件的路径。 - `encoding="gbk"` 指定了文件的编码格式,适用于包含中文字符的文件[^1]。 - `df.to_string()` 将整个 DataFrame 转换为字符串并打印,确保输出所有行和列。 此外,还可以通过递自定义列名来读取 CSV 文件。例如: ```python import pandas as pd # 自定义列名 df = pd.read_csv('data.csv', names=['ts_code', 'symbol', 'name', 'area', 'industry', 'list_date'], index_col=None) print(df.head()) # 显示前几行数据 ``` 在此代码中: - `names` 参数用于定义自定义列名[^4]。 - `index_col=None` 表示不将任何列设置为索引[^4]。 ### 高级功能 如果需要逐行读取大型 CSV 文件,可以结合 `chunksize` 参数分块读取,避免内存不足的问题[^2]: ```python import pandas as pd # 分块读取 CSV 文件 chunk_size = 1000 # 每次读取的行数 chunks = [] for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size): chunks.append(chunk) # 合并所有分块 df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) print(df.head()) ``` 以上代码展示了如何通过分块读取大型 CSV 文件,并将其合并为一个完整的 DataFrame[^2]。 ---
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