pandas.read_csv 参数详解

pandas.read_csv 参数详解
参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

基础参数

参数	类型	含义
filepath_or_buffer	str, path object, or file-like object	有效URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。
sep	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, default None	定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

列、索引、名称

参数	类型	含义
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。
squeeze	boolean, default False	如果文件值包含一列，则返回一个Series
prefix	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。

一般解析配置

参数	类型	含义
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	要使用的解析器引擎。C引擎更快，而python引擎目前功能更完整。
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 True
false_values	list, default None	Values to consider as False
skipinitialspace	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）。

缺失数据处理

参数	类型	含义
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。

Datetime 处理

参数	类型	含义
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 处理

参数	类型	含义
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 informationon iterator and chunksize.

引用、压缩文件、格式

参数	类型	含义
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’，‘).
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, default True	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 encodings
dialect	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)

错误处理

参数	类型	含义
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）。

内部

参数	类型	含义
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。
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
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。
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. 指定

def parser_f(filepath_or_buffer,
                 sep=sep,
                 delimiter=None,

                 # Column and Index Locations and Names
                 header='infer',
                 names=None,
                 index_col=None,
                 usecols=None,
                 squeeze=False,
                 prefix=None,
                 mangle_dupe_cols=True,

                 # General Parsing Configuration
                 dtype=None,
                 engine=None,
                 converters=None,
                 true_values=None,
                 false_values=None,
                 skipinitialspace=False,
                 skiprows=None,
                 skipfooter=0,
                 nrows=None,

                 # NA and Missing Data Handling
                 na_values=None,
                 keep_default_na=True,
                 na_filter=True,
                 verbose=False,
                 skip_blank_lines=True,

                 # Datetime Handling
                 parse_dates=False,
                 infer_datetime_format=False,
                 keep_date_col=False,
                 date_parser=None,
                 dayfirst=False,

                 # Iteration
                 iterator=False,
                 chunksize=None,

                 # Quoting, Compression, and File Format
                 compression='infer',
                 thousands=None,
                 decimal=b'.',
                 lineterminator=None,
                 quotechar='"',
                 quoting=csv.QUOTE_MINIMAL,
                 doublequote=True,
                 escapechar=None,
                 comment=None,
                 encoding=None,
                 dialect=None,
                 tupleize_cols=None,

                 # Error Handling
                 error_bad_lines=True,
                 warn_bad_lines=True,

                 # Internal
                 delim_whitespace=False,
                 low_memory=_c_parser_defaults['low_memory'],
                 memory_map=False,
                 float_precision=None):