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pandas读取文件

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, 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, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html#pandas.read_csv

read_csv()用于读取文件，URL，CSV格式文件数据，默认文件里数据的分隔符是","。

 

pandas.

read_table

(filepath_or_buffer, sep=False, 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, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_table.html#pandas.read_table

read_table()用于读取文件，URL，CSV格式文件数据，默认文件里数据的分隔符是“\t”。

无论read_csv()和read_table()都默认把第一行数据做为DataFrame的列名。

不希望第一行数据做为DataFrame的列名，需要添加参数header=None。

read_csv("文件路径",header=None)

read_table("文件路径",header=None)

 

其他函数参数：

path：表示文件系统位置、URL、文件型对象的字符串。

sep或delimiter：用于对行中各字段进行拆分的字符序列或正则表达式。

header：用作列名的行号。默认为0（第一行），如果文件没有标题行就将header参数设置为None。

index_col：用作行索引的列编号或列名。可以是单个名称/数字或有多个名称/数字组成的列表（层次化索引）。

names：用于结果的列名列表，结合header=None，可以通过names来设置标题行。

skiprows：需要忽略的行数（从0开始），设置的行数将不会进行读取。

na_values：设置需要将值替换成NA的值。

comment：用于注释信息从行尾拆分出去的字符（一个或多个）。

parse_dates：尝试将数据解析为日期，默认为False。如果为True，则尝试解析所有列。除此之外，参数可以指定需要解析的一组列号或列名。如果列表的元素为列表或元组，就会将多个列组合到一起再进行日期解析工作。

keep_date_col：如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。

converters：由列号/列名跟函数之间的映射关系组成的字典。如,{"age:",f}会对列索引为age列的所有值应用函数f。

dayfirst：当解析有歧义的日期时，将其看做国际格式（例如，7/6/2012   ---> June 7 , 2012）。默认为False。

date_parser：用于解析日期的函数。

nrows：需要读取的行数。

iterator：返回一个TextParser以便逐块读取文件。

chunksize：文件块的大小（用于迭代）。

skip_footer：需要忽略的行数（从文件末尾开始计算）。

verbose：打印各种解析器输出信息，如“非数值列中的缺失值的数量”等。

encoding：用于unicode的文本编码格式。例如，"utf-8"或"gbk"等文本的编码格式。

squeeze：如果数据经过解析之后只有一列的时候，返回Series。

thousands：千分位分隔符，如","或"."。