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：/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.csvsep: 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, defaultNone 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Seriesprefix: 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 Truefalse_values: list, default None Values to consider as Falseskipinitialspace: 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 informationoniteratorandchunksize.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 areNonefor the ordinary converter,highfor the high-precision converter, andround_tripfor 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, defaultTrue 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 encodingsdialect: 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(pact_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。to_csv
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression=None,quoting=None,quotechar='"',line_terminator='\n',chunksize=None,tupleize_cols=False,date_format=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='.',**kwds)Write DataFrame to a comma-separated values (csv) file
