python中pandas.read_csv()函数的深入讲解

当我们想要在Python中读取CSV文件时，就可以使用Pandas库的read_csv()函数。这个函数极为灵活，我们可以用它来读取各种不同格式的CSV文件，甚至可以修改函数中的参数，以满足我们的不同需求。

下面是read_csv()函数的深入讲解：

1. read_csv()函数的语法

我们先来看一下read_csv()函数的语法：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, skiprows=None, skipfooter=None, ....)

2. read_csv()函数的参数说明

下面我们来解释一下每个参数的作用：

• filepath_or_buffer: 文件路径或读取文件的url地址，也可以是数据文件的句柄。支持hdfs、s3等分布式存储。

• sep: 定义分隔符，默认为 ,。

• delimiter: 如果文件的分隔符是非标准符号时，可以定义该分隔符来读取。

• header: 用于指定列名，默认infer，即自动识别列名，如果没有列名，则设为 None。

• names: 用于指定列名，如果header=None，则names参数必须明确指定。

• index_col: 用于指定行索引。

• usecols: 指定想要读取的列。

• squeeze: 如果数据仅包含一列，则返回Series对象而不是DataFrame，默认为 False。

• dtype: 指定每个列的数据类型。

• skiprows: 跳过指定行的数据不读取。

• skipfooter: 跳过文件末尾的指定行数据不读取。

还有一些其他的参数没有列出来，如果需要更多相关参数的信息，可以参考官方文档。

3. read_csv()函数的示例说明

下面我们来看两个代码示例，来看看如何使用read_csv()函数来读取不同格式的CSV文件。

示例1：读取带有中文字符的CSV文件

假设我们有一个名为example.csv文件，其中包含以下几列数据：

id,姓名,年龄,班级
1,李华,18,B1
2,张三,22,B2
3,李四,19,A4
4,王五,20,B2

此时，我们尝试使用read_csv()函数来读取该文件中的数据，并将姓名列和年龄列、班级列分别存储在两个不同的DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取example.csv文件中的数据
df = pd.read_csv('example.csv')

# 分别存储姓名、年龄和班级数据
name_age = df[['姓名', '年龄']]
grade = df[['班级']]

示例2：读取CSV文件中的部分数据

假设我们有一个名为sample.csv文件，其中包含以下几列数据：

日期,股票名称,开盘价,收盘价,最高价,最低价,成交量
2021-01-04,华泰证券,16.57,17.36,17.50,16.26,4177939224
2021-01-05,华泰证券,17.33,16.98,17.55,16.87,4802979321
2021-01-06,华泰证券,16.99,16.26,17.06,16.17,3728964963
2021-01-07,华泰证券,16.20,16.26,16.38,16.09,2209495126
2021-01-08,华泰证券,16.45,16.81,16.88,16.34,2653921622

此时，我们想要读取该文件中的前三行数据，可以使用read_csv()函数中的nrows参数来指定要读取的行数：

import pandas as pd

# 读取sample.csv文件中的前三行数据
df = pd.read_csv('sample.csv', nrows=3)

# 输出读取到的数据
print(df)

输出：

           日期 股票名称    开盘价    收盘价    最高价    最低价         成交量
0   2021-01-04  华泰证券  16.57  17.36  17.50  16.26  4177939224
1   2021-01-05  华泰证券  17.33  16.98  17.55  16.87  4802979321
2   2021-01-06  华泰证券  16.99  16.26  17.06  16.17  3728964963

以上就是read_csv()函数的深入讲解，希望能对大家有所帮助。