【Python数据分析】pandas读写csv
read_csv
# 函数原型
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None,
squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None,
false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True,
na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False,
keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer',
thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None,
comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True,
delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)
常用参数
filepath_or_buffer：通常为文件路径
sep：分隔符
header：列名所在的行号。 默认为0（第一行），如果没有则设置为None
names：用于结果的列名列表，对各列重命名，即添加表头。如数据有表头，但想用新的表头，可以设置header=0,names=['a','b']实现表头定制。
index_col：用作行名（即行索引）的列编号或者列名。默认为None
usecols：需要读取的列。可设置为usecols=[1,2]或usercols=['a','b']
encoding：编码格式。【通常应该手动设置为"utf8"】
to_csv
# 函数原型
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=None,
date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
常用参数
path_or_buf：通常为文件路径
sep：分隔符
columns：需要写的列。默认为全部。
header：是否保存列名。布尔值或者字符串列表。默认为TRUE，即保存列名。如果参数为字符串列表，则将列名一一替换成字符串并保存。
index：是否保存行名，布尔值。默认为TRUE
encoding：编码格式【通常应该手动设置为"utf8"】
参考文献
1. http://www.voidcn.com/article/p-bnoadxrc-bqt.html