这篇文章主要介绍了python中pandas.read_csv()函数的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
官方网站里详细说明了pandas库的安装以及使用方法，在这里获取最新的pandas库信息，不过官网仅支持英文。
pandas是一个Python包，并且它提供快速，灵活和富有表现力的数据结构。这样当我们处理"关系"或"标记"的数据（一维和二维数据结构）时既容易又直观。
pandas是我们运用Python进行实际、真实数据分析的基础，同时它是建立在NumPy之上的。
函数介绍
pandas.csv() 函数将逗号分离的值 （csv） 文件读入数据框架。还支持可选地将文件读入块或将其分解。
函数原型
源文件
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, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression=‘infer', thousands=None, decimal='.', 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, storage_options=None
函数参数以及含义
输入
| 参数名 | 功能以及含义 |
|---|---|
| filepath_or_buffer | 字符串。任何有效的字符串路径都可以，网址也行。 |
| sep | 字符串，表示分隔符，默认为',' .。一个字符及以上都可以，注意如果是转义字符要加'' |
| delimiter | 字符串，sep的别名，默认None |
| header | int或者int列表，默认由推断出来。这是用于规定列名的行号。 |
| names | 类似于数组结构，选择性使用。这是要使用的列名称列表，与header共同使用。 |
| index_col | 整数或者字符串或者整数/字符串列表。指定用作的行标签的列。 |
| usecols | 列表，可用可不用。功能是返回列的子集。 |
| squeeze | 布尔值，默认为False。如果解析的数据仅包含一列，则返回一个Series |
| prefix | 字符串，选择性使用。没有标题时要添加到列号的前缀 |
| mangle_dupe_cols | 布尔值，默认为True。重复的列将被指定为“ X”，“ X.1”，……“ X.N”，而不是“ X”……“ X”。如果列中的名称重复，则False将导致数据被覆盖。 |
| dtype | 类型名称或者类型列的字典，选择性使用。数据或列的数据类型。 |
| engine | {‘c', ‘python'}，选择性使用。要使用的解析器引擎。C引擎速度更快，而python引擎当前功能更完善。 |
| converters | 字典，选择性使用。转换器，用于转换某些列中的值的函数的字典。键可以是整数或列标签。 |
| true_value | 列表，选择性使用。视为True的值 |
| false_values | 列表，选择性使用。视为False的值 |
| skipinitialspace | 布尔值，默认为False。在定界符后跳过空格。 |
| skiprows | 列表或者整数，选择性使用。在文件开始处要跳过的行号（索引为0）或要跳过的行数（整数）。 |
| skipfooter | 整数，默认为0。要跳过的文件底部的行数（不支持engine =‘c'）。 |
| nrows | 整数，选择性使用。要读取的文件行数。对于读取大文件很有用。 |
| na_values | 标量，字符串，类似列表的字典，选择性使用。识别为NA / NaN的其他字符串。如果dict通过，则为特定的每列NA值。默认情况下，以下值解释为NaN：''，'＃N / A'，'＃N / AN / A'，'＃NA'，'-1.＃IND'，'-1.＃QNAN'， ‘-NaN'，'-nan'，‘1.＃IND'，‘1.＃QNAN'，''，‘N / A'，‘NA'，‘NULL'，‘NaN'，‘n / a'，‘nan'，‘null'。 |
| keep_default_na | 布尔值，默认为True。解析数据时是否包括默认的NaN值。 |
| na_filter | 布尔值，默认为True。检测缺失值标记（空字符串和na_values的值）。请注意，如果将na_filter传递为False，则将忽略keep_default_na和 na_values参数。 |
| verbose | 布尔值，默认为False。指示放置在非数字列中的NA值的数量。 |
| skip_blank_lines | 布尔值，默认为True。如果为True，跳过空白行，并且不解释为NaN值。 |
| parse_dates | 布尔值，整数列表，名称列表，列表或字典的列表。默认为False。功能是解析为时间。 |
| infer_datetimes_format | 布尔值，默认为False。如果启用True和parse_dates，则pandas将尝试推断列中日期时间字符串的格式，并且如果可以推断出日期格式，就会切换到更快的解析它们的方法。 |
| keep_date_col | 布尔值，默认为False。如果True和parse_dates指定合并多个列，则保留原始列。 |
| date_parser | 函数，选择性使用。用于将字符串列序列转换为日期时间实例数组的函数。 |
| dayfirst | 布尔值，默认为False。DD / MM格式的日期，国际和欧洲格式。 |
| cache_dates | 布尔值，默认为True。如果为True，则使用唯一的转换日期缓存来应用datetime转换。 |
| iterator | 布尔值，默认为False。返回TextFileReader对象以进行迭代或使用获取块 get_chunk()。 |
| chunksize | 整数，选择性使用。返回TextFileReader对象以进行迭代。 |
| compression | {‘infer', ‘gzip', ‘bz2', ‘zip', ‘xz', None}，默认为'infer'。用于对磁盘数据进行即时解压缩。设置为“无”将不进行解压缩。 |
| thousands | 字符串，选择性使用。千位分隔符。 |
| decimal | 字符串，默认为'.'。识别为小数点的字符（例如，对于欧洲数据，请使用“，”）。 |
| lineterminator | 长度为1的字符串，选择性使用。用于将文件分成几行的字符。仅对C解析器有效。 |
| quotechar | 长度为1的字符串，选择性使用。用于表示引用项目的开始和结束的字符。 |
| quoting | 整数或者csv.QUOTE_* 实例，默认为0。每个csv.QUOTE_*常量的控制字段引用行为。使用QUOTE_MINIMAL（0），QUOTE_ALL（1），QUOTE_NONNUMERIC（2）或QUOTE_NONE（3）中的一种。 |
| doublequote | 布尔值，默认为True。如果指定quotechar而未使用引号QUOTE_NONE，则指示是否将一个字段内的两个连续的quotechar元素解释为单个quotechar元素。 |
| escapechar | 长度为1的字符串，选择性使用。 一字符字符串，用于转义其他字符。 |
| comment | 字符串，选择性使用。指示不应分析行的其余部分。如果在一行的开头找到该行，则将完全忽略该行。此参数必须是单个字符。 |
| encoding | 字符串，选择性使用。读/写时用于UTF的编码（例如'utf-8'）。 |
| dialect | 字符串或者csv.Dialect，选择性使用。如果提供的话，该参数将覆盖为以下参数的值（默认或不）：delimiter, doublequote, escapechar, skipinitialspace, quotechar, and quoting。 |
| error_bad_lines | 布尔值，默认为True。 默认情况下，具有太多字段的行（例如，带有太多逗号的csv行）将引发异常，并且不会返回任何DataFrame。如果为False，则这些“坏行”将从返回的DataFrame中删除。 |
| warn_bad_lines | 布尔值，默认为True。如果error_bad_lines为False，而warn_bad_lines为True，则将为每个“坏行”输出警告。 |
| delim_whiterspace | 布尔值，默认为False。指定是否将空格（例如或）用作分隔符。 |
| low_memory | 布尔值，默认为True。在内部对文件进行分块处理，从而在解析时减少了内存使用。 |
| memory_map | 布尔值，默认为False。如果为filepath_or_buffer提供了文件路径，则将文件对象直接映射到内存中，然后直接从那里访问数据。使用此选项可以提高性能，因为不再有任何I / O开销。 |
| float_precision | 字符串，选择性使用。指定C引擎应将哪个转换器用于浮点值。 |
| storage_option | 字典，选择性使用。解析特殊的URL。如果为该参数提供非fsspec URL，则会引发错误。 |
返回
DataFrame：将逗号分隔值（csv）文件读取到DataFrame中。
终端使用范例：
>>>import pandas as pd
>>>pd.read_csv('data.csv')代码行使用范例
#导入pandas库，并取别名为pd
import pandas as pd
#books.csv与项目不在同一文件夹下使用绝对路径，分隔符为';'，出错的行直接跳过，编码方式使用"latin-1"，变量books是DataFrame数据结构
books = pd.read_csv('D:\coder\python_program\Books.csv', sep=';', error_bad_lines = False, encoding="latin-1")
#查看books的行和列
print(books.shape)
#查看
print(list(books.columns))
print(books.head())感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python中pandas.read_csv()函数的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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