pandas.read_csv参数

CSV

通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。

读取csv文件 read_csv

lines = pd.read_csv(checkin_filename, sep='\t', header=None,names=col_names, parse_dates=[1], skip_blank_lines=True, index_col=0).reset_index()
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates='Month', index_col='Month',date_parser=dateparse)

参数：

skiprows=2，表示前面两行[0, 1]都不读入，等价于skiprows=[0, 1]；

header=None第0行不作为列名；

names=[''] 指定列名；

parse_dates=[]  解析指定行为date类型；

index_col=0   指定某列为行索引，否则自动索引0, 1, .....。reset_index()是其反操作。

parse_dates:这是指定含有时间数据信息的列。正如上面所说的，列的名称为“月份”。
index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。
date_parser：指定将输入的字符串转换为可变的时间数据。Pandas默认的数据读取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS’。如需要读取的数据没有默认的格式，就要人工定义。这和dataparse的功能部分相似，这里的定义可以为这一目的服务。[python模块 - 时间模块 ]

converters : dict, default None: Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can eitherbe integers or column labels.将数据某列按特定函数转化，必然可以取代自定义时date_parser和parse_dates两个参数呀。

如解析时间时想返回时间戳的浮点数表示时：

def dateParse(s): return float(__import__('datetime').datetime.timestamp(__import__('dateutil.parser').parser.parse(s)))

df = pd.read_csv(os.path.join(CA_DATASET_DIR, checkin_ca), header=0, sep='\t', converters={'Time(GMT)': da