Pandas read_table()函数

Pandas read_table()函数是一种读取文本文件并将其转换为DataFrame对象的方法。该方法支持多种参数设置，可以根据数据文件的特点进行灵活调整，以便得到最佳的数据读取结果。

下面对read_table()函数的参数和用法进行详细讲解：

语法

Pandas read_table()函数的基本语法如下：

pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep='\t', delimiter=None,header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=None, 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, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal='.')

下面分别解释一下各个参数的含义：

• filepath_or_buffer：文件路径或文件对象，可以是本地文件、URL或类文件对象等。
• sep：字段分隔符，默认为制表符。
• delimiter：字段分隔符，默认为None，即使用sep参数指定的分隔符。
• header：指定文件中哪一行作为列名，如果为None，表示没有列名。
• names：自定义列名，如果设置header参数，则names参数将被忽略；如果都没有设置，则会从文件中自动推断列名。
• index_col：指定哪一列作为行索引。
• usecols：仅读取指定的列，可以是列名或列索引。
• squeeze：如果数据文件仅包含一列，则返回Series对象而不是DataFrame对象。
• dtype：指定读取后数据的类型，可选值有float','int','str','object'等。
• engine：指定数据读取的引擎，可选值有'c','python'等，如果不设置，则默认为C语言引擎。
• converters：自定义列的数据类型转换，可以为一个字典对象，键为列名或列索引，值为转换函数。
• true_values：指定哪些字符串表示True。
• false_values：指定哪些字符串表示False。
• skipinitialspace：是否跳过数据记录前的空格，默认为False。
• skiprows：跳过指定的行，可以是行索引或行序列。
• skipfooter：跳过文件末尾的指定行。
• nrows：读取指定的行数。
• na_values：指定哪些字符串表示空值。
• keep_default_na：是否将默认的空值（如NA、 NaN、#N/A）保留为NaN。
• na_filter：是否进行空值过滤，默认为True。
• verbose：是否在读取过程中输出详细信息，默认为False。
• skip_blank_lines：是否跳过空白行，默认为True。
• parse_dates：是否将字符串类型的日期转换为日期类型。
• infer_datetime_format：是否自动识别日期字符串的格式。
• chunksize：指定每次读取的行数。
• compression：指定数据压缩格式，例如'gzip','bz2','xz','zip'等。
• thousands：千分位分隔符，默认为None。
• decimal：小数点分隔符，默认为'.'。

通过以上参数的设置，可以灵活地读取各种类型的文本文件，并将其转换为Pandas中的DataFrame对象或Series对象，以方便进行数据处理和分析。