针对Pandas的总结以及数据读取_pd.read_csv()的使用详解

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• 1. FilePathOrBuffer
• 2. sep
• 3. delim_whitespace（不常用）
• 4. header 和 names
• 5. index_col
• 6. usecols
• 7. mangle_dupe_cols
• 8. prefix
• 9. dtype
• 10. engine
• 11. converters
• 12. true_values和false_value
• 13. skiprows
• 14. skipfooter
• 15. nrows
• 16. na_values
• 17. keep_default_na
• 18. na_filter
• 19. skip_blank_lines
• 20. parse_dates
• 21. date_parser
• 22. infer_datetime_format
• 23. iterator
• 24. chunksize
• 25. compression
• 26. thousands
• 27. encoding
• 28. error_bad_lines和warn_bad_lines

使用pandas进行数据读取，最常读取的数据格式如下：

NO数据类型说明使用方法1csv, tsv, txt可以读取纯文本文件pd.read_csv2excel可以读取.xls .xlsx 文件pd.read_excel3mysql读取关系型数据库pd.read_sql

本文主要介绍pd.read_csv() 的用法：

pd.read_csv

pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持，参数有四五十个。这些参数中，有的很容易被忽略，但是在实际工作中却用处很大。pd.read_csv() 的格式如下：

read_csv(
	reader: FilePathOrBuffer, *, 
	sep: str = ..., 
	delimiter: str | None = ..., 
	header: int | Sequence[int] | str = ..., 
	names: Sequence[str] | None = ..., 
	index_col: int | str | Sequence | Literal[False] | None = ..., 
	usecols: int | str | Sequence | None = ..., 
	squeeze: bool = ..., 
	prefix: str | None = ..., 
	mangle_dupe_cols: bool = ..., 
	dtype: str | Mapping[str, Any] | None = ..., 
	engine: str | None = ..., 
	converters: Mapping[int | str, (*args, **kwargs) -> Any] | None = ..., 
	true_values: Sequence[Scalar] | None = ..., 
	false_values: Sequence[Scalar] | javascriptNone = ..., 
	skipinitialspace: bool = ..., 
	skiprows: Sequence | int | (*args, **kwargs) -> Any | None = ..., 
	skipfooter: int = ..., nrows: int | None = ..., na_values=..., 
	keep_default_na: bool = ..., na_filter: bool = ..., 
	verbose: bool = ..., skip_blank_lines: bool = ..., 
	parse_dates: bool | List[int] | List[str] = ..., 
	infer_datetime_format: bool = ..., 
	keep_date_col: bool = ..., 
	date_parser: (*args, **kwargs) -> Any | None = ..., 
	dayfirst: bool = ..., cache_dates: bool = ..., 
	iterator: Literal[True], 
	chunksize: int | None = ..., 
	compression: str | None = ..., 
	thousands: str | None = ..., 
	decimal: str | None = ..., 
	lineterminator: str | None = ..., 
	quotechar: str = ..., 
	quoting: int = ..., 
	doublequote: bool = ..., 
	escapechar: str | None = ..., 
	comment: str | None = ..., 
	encoding: str | None = ..., 
	dialect: str | None = ..., 
	error_bad_lines: bool = ..., 
	warn_bad_lines: bool = ..., 
	delim_whitespace: bool = ..., 
	low_memory: bool = ..., 
	memory_map: bool = ..., 
	float_precision: str | None = ...)

1. FilePathOrBuffer

可以是文件路径，可以是网页上的文件，也可以是文件对象，实例如下：

# 文件路径读取
file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"
f_df = pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(f_df)

# 网页上的文件读取
f_df = pd.read_csv("http://localhost/data.csv")

# 文件对象读取
f = open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv", encoding="gbk")
f_df = pd.read_csv(f)

2. sep

读取csv文件时指定的分隔符，默认为逗号。注意：“csv文件的分隔符” 和 “我们读取csv文件时指定的分隔符” 一定要一致。多个分隔符时，应该使用 | 将不同的分隔符隔开；例如：

f_df = pd.read_csv(file_path,sep=":|;",engine="python",header=0)

3. delim_whitespace（不常用）

所有的空白字符，都可以用此来作为间隔，该值默认为False， 若我们将其更改为 True 则所有的空白字符：空格，\t, \n 等都会被当做分隔符；和sep功能相似；

4. header 和 names

这两个功能相辅相成，header 用来指定列名，例如header =0，则指定第一行为列名；若header =1 则指定第二行为列名；有时，我们的数据里没有列名，只有数据，这时候就需要names=[], 来指定列名；详细说明如下：

csv文件有表头并且是第一行，那么names和header都无需指定;csv文件有表头、但表头不是第一行，可能从下面几行开始才是真正的表头和数据，这个时候指定header即可;csv文件没有表头，全部是纯数据，那么我js们可以通过names手动生成表头;csv文件有表头、但是这个表头你不想用，这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据，然后再用names将表头替换掉，其实就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename;

举例如下：

names 没有被赋值，header 也没赋值：

file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"
df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')
print(df)
# 我们说这种情况下，header为变成0，即选取文件的第一行作为表头

names 没有被赋值，header 被赋值：

pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=1,encoding='gbk')
# 不指定names，指定header为1，则选取第二行当做表头，第二行下面的是数据

names 被赋值，header 没有被赋值

pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",encoding='gbk',names=["编号", "英雄", "游戏", "发行日期"])

names适用于没有表头的情况，指定names没有指定header，那么header相当于None。一般来说，读取文件会有一个表头的，一般是第一行，但是有的文件只是数据而没有表头，那么这个时候我们就可以通过names手动指定、或者生成表头，而文件里面的数据则全部是内容。所以这里"编号", “角色”, “源于”, “发行日” 也当成是一条记录了，本来它是表头的，但是我们指定了names，所以它就变成数据了，表头是我们在names里面指定的

names和header都被赋值：

pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",encoding='gbk',names=["编号", "英雄", "游戏", "发行日期"],header=0)

这个相当于先不看names，只看header，我们说header等于0代表什么呢？显然是把第一行当做表头，下面的当成数据，好了，然后再把表头用names给替换掉。

5. index_col

我们在读取文件之后，生成的 DataFrame 的索引默认是0 1 2 3…，我们当然可以 set_index，但是也可以在读取的时候就指定某个列为索引。

pd.read_csv(file_path,engine="python",encoding='gbk',header=0,index_col="角色")

这里指定 “name” 作为索引，另外除了指定单个列，还可以指定多个列，比如 [“id”, “name”]。并且我们除了可以输入列的名字之外，还可以输入对应的索引。比如：“id”、“name”、“address”、“date” 对应的索引就分别是0、1、2、3。

6. usecols

如果列有很多，而我们不想要全部的列、而是只要指定的列就可以使用这个参数。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',usecols=["角色", "发行日"])

同 index_col 一样，除了指定列名，也可以通过索引来选择想要的列，比如：usecols=[1, 3] 也会选择 “角色” 和 “发行日” 两列，因为 “角色” 这一列对应的索引是 1、“发行日” 对应的索引是 3。

此外 use_cols 还有一个比较好玩的用法，就是接收一个函数，会依次将列名作为参数传递到函数中进行调用，如果返回值为真，则选择该列，不为真，则不选择。

# 选择列名的长度等于 3 的列，显然此时只会选择 发行日 这一列
pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',usecols=lambda x:len(x)==3)

7. mangle_dupe_cols

实际生产用的数据会很复杂，有时导入的数据会含有重名的列。参数 mangle_dupe_cols 默认为 True，重名的列导入后面多一个 .1。如果设置为 False，会抛出不支持的异常：

# ValueError: Setting man编程客栈gle_dupe_cols=False is not supported yet

8. prefix

prefix 参数，当导入的数据没有 header 时，设置此参数会自动加一个前缀。比如：

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',header=None,prefix="角色")

9. dtype

有时候，工作人员的id都是以0开头的，比如0100012521，这是开发者_开发教程一个字符串。但是在读取的时候解析成整型了，结果把开头的0给丢了。这个时候我们就可以通过dtype来指定某个列的类型，就是告诉pandas：你在解析的时候不要自以为是，直接按照老子指定的类型进行解析就可以了，我不要你觉得，我要我觉得。

df=pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',dtype={"编号": str})df["编号"]=df["编号"]*4

10. engine

pandas解析数据时用的引擎，pandas 目前的解析引擎提供两种：c、python，默认为 c，因为 c 引擎解析速度更快，但是特性没有 python 引擎全。如果使用 c 引擎没有的特性时，会自动退化为 python 引擎。

比如使用分隔符进行解析，如果指定分隔符不是单个字符、或者"\s+“，那么c引擎就无法解析了。我们知道如果分隔符为空白字符的话，那么可以指定delim_whitespace=True，但是也可以指定sep=r”\s+"。

df=pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',dtype={"编号": str})
df["编号"]=df["编号"]*4

我们看到虽然自动退化，但是弹出了警告，这个时候需要手动的指定engine="python"来避免警告。这里面还用到了encoding参数，这个后面会说，因为引擎一旦退化，在Windows上不指定会读出乱码。这里我们看到sep是可以支持正则的，但是说实话sep这个参数都会设置成单个字符，原因是读取的csv文件的分隔符是单个字符。

11. converters

可以在读取的时候对列数据进行变换：

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk', converters={<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->"编号": lambda x: int(x) + 10})

将id增加10，但是注意 int(x)，在使用converters参数时，解析器默认所有列的类型为 str，所以需要显式类型转换。

12. true_values和false_value

指定哪些值应该被清洗为True，哪些值被清洗为False。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',true_values=["林克","奎托斯","褪色者","苇名弦一羊"],false_values=["马里奥"])

注意这里的替换规则，只有当某一列的数据全部出现在true_values + false_values里面，才会被替换。例如执行以下内容，不会发生变化；

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',true_values=["林克"],false_values=["马里奥"])

13. skiprows

skiprows 表示过滤行，想过滤掉哪些行，就写在一个列表里面传递给skiprows即可。注意的是：这里是先过滤，然后再确定表头，比如：

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',skiprows=[0])

我们把第一行过滤掉了，但是第一行是表头，所以过滤掉之后，第二行就变成表头了。如果过滤掉第二行，那么只相当于少了一行数据，但是表头还是原来的第一行。

当然里面除了传入具体的数值，来表明要过滤掉哪些行，还可以传入一个函数。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',skiprows=lambda x:x>0 and x%2==1)

由于索引从0开始，凡是索引2等于1的记录都过滤掉。索引大于0，是为了保证表头不被过滤掉。

14. skipfooter

从文件末尾过滤行，解析引擎退化为 Python。这是因为 C 解析引擎没有这个特性。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',skipjavascriptfooter=2)

如果不想报以上的Warning, 可以将Engine 指定为Python, 如下：

skipfooter接收整型，表示从结尾往上过滤掉指定数量的行，因为引擎退化为python，那么要手动指定engine=“python”，不然会警告。

15. nrows

nrows 参数设置一次性读入的文件行数，它在读入大文件时很有用，比如 16G 内存的PC无法容纳几百 G 的大文件。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',nrows=4)

很多时候我们只是想看看大文件内部的字段长什么样子，所以这里通过nrows指定读取的行数。

16. na_values

na_values 参数可以配置哪些值需要处理成 NaN，这个是非常常用的。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',na_values=['马里奥','战神'])

我们看到将 ‘马里奥’ 和 ‘战神’ 设置成了NaN，当然我们这里不同的列，里面包含的值都是不相同的。但如果两个列中包含相同的值，而我们只想将其中一个列的值换成NaN该怎么做呢？通过字典实现只对指定的列进行替换。以下的例子可以看到，战神并没有被替换成NaN, 因为在角色里没有这个值；/

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',na_values={<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->"角色":['马里奥','战神'],'编号':[2]})

17. keep_default_na

我们知道，通过 na_values 参数可以让 pandas 在读取 CSV 的时候将一些指定的值替换成空值，但除了 na_values 指定的值之外，还有一些默认的值也会在读取的时候被替换成空值，这些值有： “-1.#IND”、“1.#QNAN”、“1.#IND”、“-1.#QNAN”、“#N/A N/A”、“#N/A”、“N/A”、“NA”、“#NA”、“NULL”、“NaN”、“-NandroidaN”、“nan”、“-nan”、“” 。尽管这些值在 CSV 中的表现形式是字符串，但是 pandas 在读取的时候会替换成空值（真正意义上的 NaN）。不过有些时候我们不希望这么做，比如有一个具有业务含义的字符串恰好就叫 “NA”，那么再将它替换成空值就不对了。

这个时候就可以将 keep_default_na 指定为 False，默认为 True，如果指定为 False，那么 pandas 在读取时就不会擅自将那些默认的值转成空值了，它们在 CSV 中长什么样，pandas 读取出来之后就还长什么样，即使单元格中啥也没有，那么得到的也是一个空字符串。但是注意，我们上面介绍的 na_values 参数则不受此影响，也就是说即便 keep_default_na 为 False，na_values 参数指定的值也依旧会被替换成空值。举个栗子，假设某个 CSV 中存在 “NULL”、“NA”、以及空字符串，那么默认情况下，它们都会被替换成空值。但 “NA” 是具有业务含义的，我们希望保留原样，而 “NULL” 和空字符串，我们还是希望 pandas 在读取的时候能够替换成空值，那么此时就可以在指定 keep_default_na 为 False 的同时，再指定 na_values 为 ["NULL", ""]

18. na_filter

是否进行空值检测，默认为 True，如果指定为 False，那么 pandas 在读取 CSV 的时候不会进行任何空值的判断和检测，所有的值都会保留原样。因此，如果你能确保一个 CSV 肯定没有空值，则不妨指定 na_filter 为 False，因为避免了空值检测，可以提高大型文件的读取速度。另外，该参数会屏蔽 keep_default_na 和 na_values，也就是说，当 na_filter 为 False 的时候，这两个参数会失效。

从效果上来说，na_filter 为 False 等价于：不指定 na_values、以及将 keep_default_na 设为 False。

19. skip_blank_lines

skip_blank_lines 默认为 True，表示过滤掉空行，如为 False 则解析为 NaN。

20. parse_dates

指定某些列为时间类型，这个参数一般搭配下面的date_parser使用。

21. date_parser

是用来配合parse_dates参数的，因为有的列虽然是日期，但没办法直接转化，需要我们指定一个解析格式：

from datetime import datetime
pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',parse_dates=['发行日'],date_parser=lambda x:datetime.strptime(x,'%Y/%m/%d'))

22. infer_datetime_format

infer_datetime_format 参数默认为 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。

23. iterator

iterator 为 bool类型，默认为False。如果为True，那么返回一个 TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。这个在文件很大、内存无法容纳所有数据文件时，可以分批读入，依次处理。

df=pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',iterator=True)
display(df.get_chunk(2))

"""
	编号	角色	源于	发行日
0	1	马里奥	超级马里奥：奥德赛	2017/10/27
1	2	林克	塞尔达传说：荒野之息	2017/3/3
"""

print(chunk.get_chunk(1))
"""
编号	角色	源于	发行日
2	3	奎托斯	战神	2018/4/20
"""

# 文件还剩下三行，但是我们指定读取10，那么也不会报错，不够指定的行数，那么有多少返回多少
print(chunk.get_chunk(10))
"""
编号	角色	源于	发行日
3	4	褪色者	埃尔登法环	2022/2/25
4	5	苇名弦一羊	只狼	2019/3/22
"""

try:
    # 但是在读取完毕之后，再读的话就会报错了
    chunk.get_chunk(5)
except StopIteration as e:
    print("读取完毕")
# 读取完毕    

24. chunksize

chunksize 整型，默认为 None，设置文件块的大小。

chunk = pd.read_csv(file_path, sep="\t", chunksize=2)
# 还是返回一个类似于迭代器的对象
# 调用get_chunk，如果不指定行数，那么就是默认的chunksize
print(chunk.get_chunk())
"""
编号	角色	源于	发行日
0	1	马里奥	超级马里奥：奥德赛	2017/10/27
1	2	林克	塞尔达传说：荒野之息	2017/3/3
"""

# 但也可以指定
print(chunk.get_chunk(100))
"""
编号	角色	源于	发行日
2	3	奎托斯	战神	2018/4/20
3	4	褪色者	埃尔登法环	2022/2/25
4	5	苇名弦一羊	只狼	2019/3/22
"""

try:
    chunk.get_chunk(5)
except StopIteration as e:
    print("读取完毕")
# 读取完毕    

25. compression

compression 参数取值为 {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}，默认 ‘infer’，这个参数直接支持我们使用磁盘上的压缩文件。

# 直接将上面的.csv添加到压缩文件，打包成game_data.zip
pd.read_csv('game_data.zip', compression="zip",encoding='gbk')

26. thousands

千分位分割符，如 , 或者 .，默认为None。

27. encoding

encoding 指定字符集类型，通常指定为 ‘utf-8’。根据情况也可能是’ISO-8859-1’，本文中所有的encoding='gbk' ，主要原因为：我的数据是用Excel 保存成.CSV的，默认的编码格式为GBK；

28. error_bad_lines和warn_bad_lines

如果一行包含过多的列，假设csv的数据有5列，但是某一行却有6个数据，显然数据有问题。那么默认情况下不会返回DataFrame，而是会报错。

我们在某一行中多加了一个数据，结果显示错误。因为girl.csv里面有5列，但是有一行却有6个数据，所以报错。

在小样本读取时，这个错误很快就能发现。但是如果样本比较大、并且由于数据集不可能那么干净，会很容易出现这种情况，那么该怎么办呢？而且这种情况下，Excel基本上是打不开这么大的文件的。这个时候我们就可以将error_bad_lines设置为False(默认为True)，意思是遇到这种情况，直接把这一行给我扔掉。同时会设置 warn_bad_lines 设置为True，打印剔除的这行。

pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',error_bad_lines=False, warn_bad_lines=True)

以上两参数只能在C解析引擎下使用。

以上就是针对Pandas的总结以及数据读取_pd.read_csv()的使用详解的详细内容，更多关于pandas总结的资料请关注我们其它相关文章！