Pandas的read_csv函数参数分析详解

Pandas的read_csv函数是常用的读取CSV文件的函数，可以读取本地文件，也可以读取网络上的文件，并将其转换成DataFrame数据。在使用这个函数的时候，我们可以设置各种参数来控制读取的结果，本文将详细讲解这些参数的功能。

常用参数介绍

1. filepath_or_buffer：指定要读取的文件路径或URL。
2. sep/delimiter：指定数据的分隔符，默认为逗号，也可以指定其他分隔符，如制表符“\t”。
3. header：指定数据文件中的第几行作为列名，默认为0，表示第一行是列名，若数据文件没有列名，可以设置为None。也可使用header=None，表示数据文件中没有列名。
4. index_col：指定数据文件中哪些列作为索引，默认为None。
5. usecols：指定需要读取哪些列，默认为全部读取。
6. dtype：指定每列数据的类型。
7. skiprows：指定跳过数据文件中的前几行。
8. nrows：指定读取数据文件的前几行。
9. skip_blank_lines：指定是否跳过空白行，默认为True。

示例说明

示例一：读取本地CSV文件并指定列名

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['姓名','年龄','性别'])

这里示例代码中使用了read_csv函数，同时指定了filepath_or_buffer参数为'data.csv'，header参数为None，names参数为['姓名','年龄','性别']，结果是将data.csv文件中第一行作为数据，第二行开始为真正数据，并将columns分别为姓名、年龄和性别。

示例二：读取网上的CSV文件并指定特定列和条件

import pandas as pd

url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv'
df = pd.read_csv(url, usecols=['total_bill', 'tip'], nrows=10)
df = df[df.total_bill > 20]

这里示例代码中将filepath_or_buffer设置为一个URL，usecols参数为['total_bill', 'tip']，表示仅需要读取total_bill和tip两列数据，同时设置nrows为10，表示只需要读取前10行；最后根据条件df.total_bill > 20筛选出了total_bill大于20的行。