手机视频网站开发教程,新媒体ui设计是干什么的,浙江建设人才网官网,汕头达濠更多python教程请到友情连接#xff1a; 菜鸟教程www.piaodoo.com人人影视www.sfkyty.com飞卢小说网www.591319.com韩剧网www.op-kg.com兴化论坛www.yimoge.cn星辰影院www.hhsos.netpandas.read_csv参数整理读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame也支持文件的部分导入和选择迭代参…更多python教程请到友情连接 菜鸟教程www.piaodoo.com人人影视www.sfkyty.com飞卢小说网www.591319.com韩剧网www.op-kg.com兴化论坛www.yimoge.cn星辰影院www.hhsos.netpandas.read_csv参数整理读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame也支持文件的部分导入和选择迭代参数filepath_or_buffer : strpathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)可以是URL可用URL类型包括http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中本地文件读取实例://localhost/path/to/table.csvsep :str, default ‘,指定分隔符。如果不指定参数则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子\r\tdelimiter : str, default None定界符备选分隔符(如果指定该参数则sep参数失效)delim_whitespace :boolean, default False.指定空格(例如 ‘或者 ‘)是否作为分隔符使用等效于设定sep\s。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。在新版本0.18.1支持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则默认为0否则设置为None。如果明确设定header0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如[0,1,3]这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题)介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现第3行数据将被丢弃dataframe的数据从第5行开始。)。注意如果skip_blank_linesTrue 那么header参数忽略注释行和空行所以header0表示第一行数据而不是文件的第一行。names :array-like, default None用于结果的列名列表如果数据文件中没有列标题行就需要执行headerNone。默认列表中不能出现重复除非设定参数mangle_dupe_colsTrue。index_col : int or sequence or False, default None用作行索引的列编号或者列名如果给定一个序列则有多个行索引。如果文件不规则行尾有分隔符则可以设定index_colFalse 来是的pandas不适用第一列作为行索引。usecols :array-like, default None返回一个数据子集该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名。例如usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo, ‘bar, ‘baz]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。as_recarray :boolean, default False不赞成使用该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用索引列也将被忽略。squeeze :boolean, default False如果文件值包含一列则返回一个Seriesprefix : str, default None在没有列标题时给列添加前缀。例如添加‘X 成为 X0, X1, ...mangle_dupe_cols : boolean, default True重复的列将‘X...X表示为‘X.0...X.N。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。dtype :Type name or dict of column - type, default None每列数据的数据类型。例如 {‘a: np.float64, ‘b: np.int32}engine : {‘c, ‘python}, optionalParser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。converters :dict, default None列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。true_values :list, default NoneValues to consider as Truefalse_values : list, default NoneValues to consider as Falseskipinitialspace :boolean, default False忽略分隔符后的空白(默认为False即不忽略).skiprows :list-like or integer, default None需要忽略的行数(从文件开始处算起)或需要跳过的行号列表(从0开始)。skipfooter : int, default 0从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)skip_footer :int, default 0不推荐使用建议使用skipfooter 功能一样。nrows :int, default None需要读取的行数(从文件头开始算起)。na_values :scalar, str, list-like, or dict, default None一组用于替换NA/NaN的值。如果传参需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND, ‘1.#QNAN, ‘N/A, ‘NA, ‘NULL, ‘NaN, ‘nan.keep_default_na :bool, default True如果指定na_values参数并且keep_default_naFalse那么默认的NaN将被覆盖否则添加。na_filter : boolean, default True是否检查丢失值(空字符串或者是空值)。对于大文件来说数据集中没有空值设定na_filterFalse可以提升读取速度。verbose : boolean, default False是否打印各种解析器的输出信息例如“非数值列中缺失值的数量”等。skip_blank_lines : boolean, default True如果为True则跳过空行否则记为NaN。parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default Falseboolean. True - 解析索引list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] - 解析1,2,3列的值作为独立的日期列list of lists. e.g. If [[1, 3]] - 合并1,3列作为一个日期列使用dict, e.g. {‘foo : [1, 3]} - 将1,3列合并并给合并后的列起名为fooinfer_datetime_format : boolean, default False如果设定为True并且parse_dates 可用那么pandas将尝试转换为日期类型如果可以转换转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。keep_date_col :boolean, default False如果连接多列解析日期则保持参与连接的列。默认为False。date_parser :function, default None用于解析日期的函数默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析如果遇到问题则使用下一种方式。1.使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates指定)作为参数。dayfirst :boolean, default FalseDD/MM格式的日期类型iterator :boolean, default False返回一个TextFileReader 对象以便逐块处理文件。chunksize : int, default None文件块的大小 See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.compression :{‘infer, ‘gzip, ‘bz2, ‘zip, ‘xz, None}, default ‘infer直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz, ‘.bz2, ‘.zip, or ‘xz这些为后缀的文件否则不解压。如果使用zip那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。新版本0.18.1版本支持zip和xz解压thousands :str, default None千分位分割符如“”或者“.decimal :str, default ‘.字符中的小数点 (例如欧洲数据使用‘).float_precision : string, default NoneSpecifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.指定lineterminator : str (length 1), default None行分割符只在C解析器下使用。quotechar :str (length 1), optional引号用作标识开始和解释的字符引号内的分割符将被忽略。quoting :int or csv.QUOTE_* instance, default 0控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)doublequote :boolean, default True双引号当单引号已经被定义并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。escapechar :str (length 1), default None当quoting 为QUOTE_NONE时指定一个字符使的不受分隔符限值。comment : str, default None标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符空行(就像skip_blank_linesTrue)注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment# 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3 以header0 那么返回结果将是以a,b,c作为header。encoding :str, default None指定字符集类型通常指定为utf-8. List of Python standard encodingsdialect :str or csv.Dialect instance, default None如果没有指定特定的语言如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档tupleize_cols :boolean, default FalseLeave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)error_bad_lines : boolean, default True如果一行包含太多的列那么默认不会返回DataFrame 如果设置成false那么会将改行剔除(只能在C解析器下使用)。warn_bad_lines : boolean, default True如果error_bad_lines False并且warn_bad_lines True 那么所有的“bad lines”将会被输出(只能在C解析器下使用)。low_memory :boolean, default True分块加载到内存再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe而忽略类型(只能在C解析器中有效)buffer_lines :int, default None不推荐使用这个参数将会在未来版本移除因为他的值在解析器中不推荐使用compact_ints :boolean, default False不推荐使用这个参数将会在未来版本移除如果设置compact_intsTrue 那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储是否有符号将取决于use_unsigned 参数use_unsigned :boolean, default False不推荐使用这个参数将会在未来版本移除如果整数列被压缩(i.e. compact_intsTrue)指定被压缩的列是有符号还是无符号的。memory_map :boolean, default False如果使用的文件在内存内那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。以上就是本文的全部内容希望对大家的学习有所帮助也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。
