|
Python数据分析，一般第一步就是读取数据，这篇详解pandas读取数据read_csv。
-
read_csv函数参数
几个常用的参数包括path、sep、header、index_col、names、skiprows、na_values、nrows、skip_footer、encoding。下面主要对这几个参数解释 。
-
读取文件，必要参数path给出文件路径，encoding设置csv文件编码格式，默认为“utf-8”，这里文件格式为“gbk”。
-
sep给出文件分隔符，默认为‘,’，这里文件分隔符也是‘,’,如果分隔符为其他符号，可以用此参数。
-
header默认为0，表示第0行为标题，可以给定None表示文件无标题，同时在header为None时可以给定参数names来给定列名。
-
skiprows可以选择忽略前面的行数，通过下图可以对比使用skiprows前后的shape。
-
na_values可以用来替换NA值，当然这里我的数据没有NA，如果有的话可以用这个参数。
-
nrows从文件开始时选取需要读取的行数。可以看到使用nrows=3之后，数据只有前三行。（df.head()默认读取前五行）
-
skipfooter从文件末尾选择需要忽略的行数。忽略了28行之后，只剩下前五行了。
|
