函數(shù)原型

必填參數(shù)

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)

讀取文件路徑，可以是URL，可用URL類型包括：http, ftp, s3和文件。

常用參數(shù)

sep :str, default ‘,'
指定分隔符。如果不指定參數(shù)，則會(huì)嘗試使用逗號(hào)分隔。csv文件一般為逗號(hào)分隔符。

delimiter ： str, default None
定界符，備選分隔符（如果指定該參數(shù)，則sep參數(shù)失效）

delim_whitespace :boolean, default False.
指定空格(例如' ‘或者' ‘)是否作為分隔符使用，等效于設(shè)定sep='\s+'。
如果這個(gè)參數(shù)設(shè)定為Ture那么delimiter 參數(shù)失效。

header :int or list of ints, default ‘infer'
指定行數(shù)用來(lái)作為列名，數(shù)據(jù)開(kāi)始行數(shù)。如果文件中沒(méi)有列名，則默認(rèn)為0，否則設(shè)置為None。對(duì)于數(shù)據(jù)讀取有表頭和沒(méi)表頭的情況很實(shí)用

header :int or list of ints, default ‘infer'
指定行數(shù)用來(lái)作為列名，數(shù)據(jù)開(kāi)始行數(shù)。如果文件中沒(méi)有列名，則默認(rèn)為0，否則設(shè)置為None。

names :  array-like, default None
用于結(jié)果的列名列表，對(duì)各列重命名，即添加表頭。
如數(shù)據(jù)有表頭，但想用新的表頭，可以設(shè)置header=0,names=['a','b']實(shí)現(xiàn)表頭定制。

index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列編號(hào)或者列名，如果給定一個(gè)序列則有多個(gè)行索引。
可使用index_col=[0,1]來(lái)指定文件中的第1和2列為索引列。

usecols : array-like, default None
返回一個(gè)數(shù)據(jù)子集，即選取某幾列，不讀取整個(gè)文件的內(nèi)容，有助于加快速度和降低內(nèi)存。
usecols=[1,2]或usercols=['a','b']

squeeze : boolean, default False
如果文件只包含一列，則返回一個(gè)Series

prefix :  str, default None
在沒(méi)有列標(biāo)題時(shí)，給列添加前綴。例如：添加‘X' 成為 X0, X1, ...

mangle_dupe_cols : boolean, default True
重復(fù)的列，將‘X'...'X'表示為‘X.0'...'X.N'。如果設(shè)定為False則會(huì)將所有重名列覆蓋。

不太常用參數(shù)

dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型。例如 {‘a(chǎn)': np.float64, ‘b': np.int32}

engine :  {‘c', ‘python'}, optional
使用的分析引擎。可以選擇C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完備。

converters : dict, default None
列轉(zhuǎn)換函數(shù)的字典。key可以是列名或者列的序號(hào)。

true_values和false_values :  list, default None
Values to consider as True or False

skipinitialspace :boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默認(rèn)為False，即不忽略）

skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行數(shù)（從文件開(kāi)始處算起），或需要跳過(guò)的行號(hào)列表（從0開(kāi)始）。

skipfooter : int, default 0
從文件尾部開(kāi)始忽略。 (c引擎不支持)

nrows : int, default None
需要讀取的行數(shù)（從文件頭開(kāi)始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
一組用于替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。
默認(rèn)為‘1.#IND', ‘1.#QNAN', ‘N/A', ‘NA', ‘NULL', ‘NaN', ‘nan'`.

keep_default_na :  bool, default True
如果指定na_values參數(shù)，并且keep_default_na=False，那么默認(rèn)的NaN將被覆蓋，否則添加。

na_filter : boolean, default True
是否檢查丟失值（空字符串或者是空值）。
對(duì)于大文件來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)集中沒(méi)有空值，設(shè)定na_filter=False可以提升讀取速度。

verbose :boolean, default False
是否打印各種解析器的輸出信息，例如：“非數(shù)值列中缺失值的數(shù)量”等。

skip_blank_lines :boolean, default True
如果為True，則跳過(guò)空行；否則記為NaN。

encoding : str, default None
指定字符集類型，通常指定為'utf-8'. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None
如果沒(méi)有指定特定的語(yǔ)言，如果sep大于一個(gè)字符則忽略。具體查看csv.Dialect 文檔

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，那么默認(rèn)不會(huì)返回DataFrame ，如果設(shè)置成false，那么會(huì)將改行剔除（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”將會(huì)被輸出（只能在C解析器下使用）。

low_memory : boolean, default True
分塊加載到內(nèi)存，在低內(nèi)存消耗中解析。但是可能出現(xiàn)類型混淆。
確保類型不被混淆需要設(shè)置為False。或者使用dtype 參數(shù)指定類型。
注意使用chunksize 或者iterator 參數(shù)分塊讀入會(huì)將整個(gè)文件讀入到一個(gè)Dataframe，
而忽略類型（只能在C解析器中有效）

日期類型相關(guān)參數(shù)

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列的值作為獨(dú)立的日期列；
list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作為一個(gè)日期列使用
dict, e.g. {‘foo' : [1, 3]} -> 將1,3列合并，并給合并后的列起名為"foo"

示例：df=pd.read_csv(file_path,parse_dates=['time1','time2'])，
把time1和time2兩列解析為日期格式。
這里不得不說(shuō)，很遺憾中文不行，比如‘4月5日'這種格式就不能解析。

 infer_datetime_format :boolean, default False
如果設(shè)定為True并且parse_dates 可用，那么pandas將嘗試轉(zhuǎn)換為日期類型，如果可以轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換方法并解析。
在某些情況下會(huì)快5~10倍。

keep_date_col : boolean, default False
如果連接多列解析日期，則保持參與連接的列。默認(rèn)為False。

date_parser :  function, default None
于解析日期的函數(shù)，默認(rèn)使用dateutil.parser.parser來(lái)做轉(zhuǎn)換。
Pandas嘗試使用三種不同的方式解析，如果遇到問(wèn)題則使用下一種方式。
1.使用一個(gè)或者多個(gè)arrays（由parse_dates指定）作為參數(shù)；
2.連接指定多列字符串作為一個(gè)列作為參數(shù)；
3.每行調(diào)用一次date_parser函數(shù)來(lái)解析一個(gè)或者多個(gè)字符串（由parse_dates指定）作為參數(shù)。

dayfirst : boolean, default False
DD/MM格式的日期類型

大文件常用參數(shù)

iterator : boolean, default False
返回一個(gè)TextFileReader 對(duì)象，以便逐塊處理文件。

chunksize : int, default None
文件塊的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

chunksize : int, default None
文件塊的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

chunksize : int, default None
文件塊的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

decimal : str, default ‘.'
字符中的小數(shù)點(diǎn) (例如：歐洲數(shù)據(jù)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.

lineterminator : str (length 1), default None
行分割符，只在C解析器下使用。

quotechar : str (length 1), optional
引號(hào)，用作標(biāo)識(shí)開(kāi)始和解釋的字符，引號(hào)內(nèi)的分割符將被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
控制csv中的引號(hào)常量。
可選 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True
雙引號(hào)，當(dāng)單引號(hào)已經(jīng)被定義，并且quoting 參數(shù)不是QUOTE_NONE的時(shí)候，
使用雙引號(hào)表示引號(hào)內(nèi)的元素作為一個(gè)元素使用。

escapechar : str (length 1), default None
當(dāng)quoting 為QUOTE_NONE時(shí)，指定一個(gè)字符使的不受分隔符限值。

comment : str, default None
標(biāo)識(shí)著多余的行不被解析。如果該字符出現(xiàn)在行首，這一行將被全部忽略。
這個(gè)參數(shù)只能是一個(gè)字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注釋行被header和skiprows忽略一樣。
例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3' 以header=0 那么返回結(jié)果將是以'a,b,c'作為header。

讀取多個(gè)文件

#讀取多個(gè)文件
import pandas
import glob
for r in glob.glob("test*.csv"):
    csv=pandas.read_csv(r)
    csv.to_csv("test.txt",mode="a+")

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