pandas.read_csv参数详解(小结)


Posted in Python onJune 21, 2019

pandas.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

更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

参数:

filepath_or_buffer : str,pathlib。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.csv

sep : 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\t'

delimiter : 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header=0 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_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行,所以header=0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header=None。默认列表中不能出现重复,除非设定参数mangle_dupe_cols=True。

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_col=False 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Series

prefix : 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'}, optional

Parser 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 None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

skipinitialspace : 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_na=False,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_filter=False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 False

  • boolean. 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"foo"

infer_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 False

DD/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 None

Specifies 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_lines=True)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header=0 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 encodings

dialect : 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 False

Leave 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_ints=True ,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_ints=True),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三水点靠木。

Python 相关文章推荐
使用Python开发windows GUI程序入门实例
Oct 23 Python
Python实现合并字典的方法
Jul 07 Python
python中print的不换行即时输出的快速解决方法
Jul 20 Python
解决pycharm的Python console不能调试当前程序的问题
Jan 20 Python
python 使用pandas计算累积求和的方法
Feb 08 Python
Python实现Selenium自动化Page模式
Jul 14 Python
Python 网络编程之UDP发送接收数据功能示例【基于socket套接字】
Oct 11 Python
Python csv文件的读写操作实例详解
Nov 19 Python
Python如何基于selenium实现自动登录博客园
Dec 16 Python
利用Python自动化操作AutoCAD的实现
Apr 01 Python
Python中有几个关键字
Jun 04 Python
Matplotlib 折线图plot()所有用法详解
Jul 28 Python
pandas 数据结构之Series的使用方法
Jun 21 #Python
解决pyecharts在jupyter notebook中使用报错问题
Apr 23 #Python
用scikit-learn和pandas学习线性回归的方法
Jun 21 #Python
在pyqt5中QLineEdit里面的内容回车发送的实例
Jun 21 #Python
十分钟搞定pandas(入门教程)
Jun 21 #Python
pyqt5 QProgressBar清空进度条的实例
Jun 21 #Python
python实现Dijkstra算法的最短路径问题
Jun 21 #Python
You might like
PHP中绘制图像的一些函数总结
2014/11/19 PHP
php中将一个对象保存到Session中的方法
2015/03/13 PHP
php保存信息到当前Session的方法
2015/03/16 PHP
简单介绍win7下搭建apache+php+mysql开发环境
2015/08/06 PHP
ThinkPHP连接Oracle数据库
2016/04/22 PHP
PHP读取大文件末尾N行的高效方法推荐
2016/06/03 PHP
php array_multisort 对数组进行排序详解及实例代码
2016/10/27 PHP
自己实现string的substring方法 人民币小写转大写,数字反转,正则优化
2012/09/02 Javascript
Javascript Ajax异步读取RSS文档具体实现
2013/12/12 Javascript
jQuery源码分析之Callbacks详解
2015/03/13 Javascript
AngularJs实现分页功能不带省略号的代码
2016/05/30 Javascript
关于动态执行代码(js的Eval)实例详解
2016/08/15 Javascript
JS实现向iframe中表单传值的方法
2017/03/24 Javascript
vue2.0 实现导航守卫的具体用法(路由守卫)
2018/05/17 Javascript
React全家桶环境搭建过程详解
2018/05/18 Javascript
JavaScript展开操作符(Spread operator)详解
2019/07/20 Javascript
JS中数组实现代码(倒序遍历数组,数组连接字符串)
2019/12/29 Javascript
Vue中keep-alive 实现后退不刷新并保持滚动位置
2020/03/17 Javascript
[06:42]DOTA2每周TOP10 精彩击杀集锦vol.1
2014/06/25 DOTA
使用PDB简单调试Python程序简明指南
2015/04/25 Python
python基于itchat实现微信群消息同步机器人
2017/02/27 Python
python单例模式实例解析
2018/08/28 Python
浅谈Python反射 & 单例模式
2019/03/21 Python
基于Numpy.convolve使用Python实现滑动平均滤波的思路详解
2019/05/16 Python
python web框架 django wsgi原理解析
2019/08/20 Python
python Django框架实现web端分页呈现数据
2019/10/31 Python
Pam & Gela官网:美国性感前卫女装品牌
2018/07/19 全球购物
家长给幼儿园的表扬信
2014/01/09 职场文书
太太口服液广告词
2014/03/20 职场文书
经销商订货会主持词
2014/03/27 职场文书
读书伴我成长演讲稿
2014/05/07 职场文书
本科毕业生自荐信
2014/06/02 职场文书
北京颐和园导游词
2015/01/30 职场文书
2015年高中班主任工作总结
2015/04/30 职场文书
vue3不同环境下实现配置代理
2022/05/25 Vue.js
小程序实现侧滑删除功能
2022/06/25 Javascript