pandas中的read_csv参数详解

1.官网语法

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** 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**,** cache_dates=True**,** iterator=False**,** chunksize=None**,** compression='infer’, thousands=None**,** decimal=’.', lineterminator=None**,** quotechar=’"', quoting=0**,** doublequote=True**,** escapechar=None**,** comment=None**,** encoding=None**,** encoding_errors='strict’, dialect=None**,** error_bad_lines=None**,** warn_bad_lines=None**,** on_bad_lines=None**,** delim_whitespace=False**,** low_memory=True**,** memory_map=False**,** float_precision=None**,** storage_options=None**)**

read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符)，并返回DataFrame。

2.参数详解

2.1 filepath_or_buffer(文件)

注：不能为空

filepath_or_buffer: str, path object or file-like object

设置需要访问的文件的有效路径。

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.csv

# 本地相对路径：
pd.read_csv('data/data.csv') # 注意目录层级
pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下
pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv

# 本地绝对路径：
pd.read_csv('/user/data/data.csv')

2.2 sep(分隔符)

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’

# 数据分隔转化是逗号, 如果是其他可以指定
pd.read_csv(data, sep='\t') # 制表符分隔 tab
pd.read_table(data) # read_table 默认是制表符分隔 tab
pd.read_csv(data, sep='|') # 制表符分隔 tab
pd.read_csv(data,sep="(?, engine='python') # 使用正则

2.3 delimiter(分隔符)

delimiter: str, default None

​ 定界符，sep的别名。

2.4 header(表头)

header: int, list of int, 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。

# 默认系统会推断，如果指定列名会被忽略
pd.read_csv(data, header=0) # 第一行
pd.read_csv(data, header=None) # 没有表头
pd.read_csv(data, header=[0,1,3]) # 多层索引 MultiIndex

2.5 names(列名)

names: array-like, optional

​ 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。

pd.read_csv(data, names=['列1', '列2']) # 指定列名列表

2.6 index_col(索引列)

index_col: int, str, sequence of int / str, 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。

# 默认为 `None`, 不自动识别索引
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引
pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引
pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名
pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引
pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引

2.7 usecols(使用部分列)

usecols: list-like or callable, optional

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。

# 读取部分列
pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列，顺序无关
pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名，列名必须存在
# 指定列顺序，其实是 df 的筛选功能
pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']]
# 以下用 callable 方式可以巧妙指定顺序, in 后边的是我们要的顺序
pd.read_csv(data, usecols=lambda x: x.upper() in ['COL3', 'COL1'])

2.8 squeeze(返回序列)

squeeze: bool, default False

如果文件值包含一列，则返回一个Series，如果是多个列依旧还是DataFrame。

# 只取一列会返回一个 Series
pd.read_csv(data, usecols=[0], squeeze=True)
# 如果是两列则还是 df
pd.read_csv(data, usecols=[0, 2], squeeze=True)

2.9 prefix(表头前缀)

prefix: str, optional

在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, …

# 表头为 c_0、c_2
pd.read_csv(data, prefix='c_', header=None)

2.10 mangle_dupe_cols(处理重复列名)

mangle_dupe_cols: bool, 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。

data = 'a,b,a\n0,1,2\n3,4,5'
pd.read_csv(StringIO(data), mangle_dupe_cols=True)
# 表头为 a b a.1
# False 会报 ValueError 错误

2.11 dtype(数据类型)

dtype: Type name or dict of column -> type, optional

每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型
pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 指定字段的类型
pd.read_csv(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 依次指定

2.12 engine(引擎)

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。

2.13 converters(列数据处理)

converters: dict, optional

列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

from io import StringIO
data = 'x,y\na,1\nb,2'
def foo(p):
    return p+'s'
# x 应用函数, y 使用 lambda
pd.read_csv(StringIO(data), converters={'x': foo,
                                        'y': lambda x: x*3})
# 输出：
	x	y
0	as	111
1	bs	222
# 使用列索引
pd.read_csv(StringIO(data),
            converters={0: foo, 1: lambda x: x*3})

2.14 true_values(真值转换)

true_values: list, optional

Values to consider as True 将指定的文本转换为 True, 可以用列表指定多个值。

from io import StringIO
data = ('a,b,c\n1,Yes,2\n3,No,4')
pd.read_csv(StringIO(data),
            true_values=['Yes'], false_values=['No'])
# 输出
	a	b	c
0	1	True	2
1	3	False	4

2.15 false_values(假值转换)

false_values: list, optional

Values to consider as False将指定的文本转换为 False, 可以用列表指定多个值。

2.16 skipinitialspace(忽略分隔符后的空白)

skipinitialspace: bool, default False

忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.

data = 'a, b, c\n 1, 2, 3\n 4 ,5, 6'
pd.read_csv(StringIO(data), skipinitialspace=True)
# 输出
	a	b	c
0	1	2	3
1	4	5	6

2.17 skiprows(跳过指定行)

skiprows: list-like, int or callable, optional

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）。

# 跳过前2行
pd.read_csv(data, skiprows=2)
# 跳过前2行
pd.read_csv(data, skiprows=range(2))
# 跳过指定行
pd.read_csv(data, skiprows=[24,234,141])
# 跳过指定行
pd.read_csv(data, skiprows=np.array([2, 6, 11]))
# 隔行跳过
pd.read_csv(data, skiprows=lambda x: x % 2 != 0)

2.18 shipfooter(尾部跳过)

skipfooter: int, default 0

从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

pd.read_csv(filename, skipfooter=1) # 最后一行不加载

2.19 nrows(读取行数)

nrows: int, optional

需要读取的行数（从文件头开始算起）。一般用于较大的数据文件

pd.read_csv(data, nrows=1000)

2.20 na_values(空值替换)

na_values: scalar, str, list-like, or dict, optional

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’`.

# 5 和 5.0 会被认为 NaN
pd.read_csv(data, na_values=[5])
# ? 会被认为 NaN
pd.read_csv(data, na_values='?')
# 空值为 NaN
pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=[""])
# 字符 NA 字符 0 会被认为 NaN
pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"])
# Nope 会被认为 NaN
pd.read_csv(data, na_values=["Nope"])
# a、b、c 均会被认为 NaN 等于 na_values=['a','b','c']
pd.read_csv(data, na_values='abc')
# 指定列的指定值会被认为 NaN
pd.read_csv(data, na_values={'c':3, 1:[2,5]})

2.21 keep_fault_na(保留默认空值)

keep_default_na: bool, default True

析数据时是否包含默认的NaN值，是否自动识别。

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。

# 不自动识别空值
pd.read_csv(data, keep_default_na=False)

keep_default_na	na_values	逻辑
True	指定	na_values 的配置附加处理
True	未指定	自动识别
False	指定	使用 na_values 的配置
False	未指定	不做处理

注：如果 na_filter 为 False （默认是 True）, 那么 keep_default_na 和 na_values parameters 均无效。

2.22 na_filter(丢失值检查)

na_filter: bool, 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。

# boolean, default True
pd.read_csv(data, na_filter=False) # 不检查

2.23 verbose(解析信息)

verbose: bool, 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。

# 可以看到解析信息
pd.read_csv(data, verbose=True)
# Tokenization took: 0.02 ms
# Type conversion took: 0.36 ms
# Parser memory cleanup took: 0.01 ms

2.24 skip_blank_lines(跳过空行)

skip_blank_lines: bool, default True

如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。

# 不跳过空行
pd.read_csv(data, skip_blank_lines=False)

2.25 parse_dates(日期时间解析)

parse_dates: bool or list of int 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"

pd.read_csv(data, parse_dates=True) # 自动解析日期时间格式
pd.read_csv(data, parse_dates=['年份']) # 指定日期时间字段进行解析
# 将 1、4 列合并解析成名为 时间的 时间类型列
pd.read_csv(data, parse_dates={'时间':[1,4]})

2.26 infer_datetime_format(自动识别日期时间)

infer_datetime_format: bool, 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。

pd.read_csv(data, parse_dates=True, infer_datetime_format=True)

2.27 keep_date_col(保留被时间组合列)

keep_date_col: bool, default False

如果有多列解析成一个列，自动会合并到新解析的列，去掉此列，如果设置为 True 则会保留。

pd.read_csv(data, parse_dates=[[1, 2], [1, 3]], keep_date_col=True)

2.28 date_parser(日期时间解析器)

date_parser: function, optional

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。

# 指定时间解析库，默认是 dateutil.parser.parser
date_parser=pd.io.date_converters.parse_date_time
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, utc=True, format='%d%b%Y')
date_parser = lambda d: pd.datetime.strptime(d, '%d%b%Y')
pd.read_csv(data, parse_dates=['年份'], date_parser=date_parser)

2.29 dayfirst(日期日在前)

dayfirst: bool, default False

DD/MM格式的日期类型,如日期 2000-01-06 如果 dayfirst=True 则会转换成 2000-06-01。

pd.read_csv(data, dayfirst=True, parse_dates=[0])

2.30 cache_dates(日期缓存)

cache_dates: bool, default True

如果为 True，则使用唯一的转换日期缓存来应用 datetime 转换。 解析重复的日期字符串时，尤其是带有时区偏移的日期字符串时，可能会大大提高速度。

pd.read_csv(data, cache_dates=False)

2.31 iterator(读取文件对象)

iterator: bool, default False

返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。

pd.read_csv(data, iterator=True)

2.32 chunksize(文件块)

chunksize: int, optional

文件块的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

pd.read_csv(data, chunksize=100000)

# 分片处理大文件
df_iterator=pd.read_csv(file,chunksize=50000)
def process_dataframe(df):
    pass
    return processed_df

for index,df_tmp in enumerate(df_iterator):
    df_processed=process_dataframe(df_tmp)
    if index>0:
       df_processed.to_csv(path)
    else:
       df_processed.to_csv(path,mode='a',header=False)

2.33 compression(压缩)

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

pd.read_csv('sample.tar.gz', compression='gzip')

2.34 thousands(千分位分隔符)

thousands: str, optional

千分位分割符，如“，”或者“."

pd.read_csv('test.csv', thousands=',') # 逗号分隔

2.35 decimal(小数点)

decimal: str, default ‘.’

字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).

pd.read_csv(data, decimal=",")

2.36 lineterminator(行结束符)

lineterminator: str (length 1), optional

行分割符，只在C解析器下使用。

data = 'a,b,c~1,2,3~4,5,6'
pd.read_csv(StringIO(data), lineterminator='~')

2.37 quotechar(引号)

quotechar: str (length 1), optional

引号，用作标识开始和结束的字符，引号内的分割符将被忽略。

pd.read_csv(file, quotechar = '"')

2.38 quoting(引号常量)

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)

import csv
pd.read_csv('input_file.csv', quoting=csv.QUOTE_NONE)

2.39 doublequote(双引号)

doublequote: bool, 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。

import csv
pd.read_csv('data.csv', quotechar='"', doublequote=True, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

2.40 escapechar(不受分隔符限制)

escapechar: str (length 1), optional

当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。

pd.read_csv(StringIO(data), escapechar='\\', encoding='utf-8')

2.41 comment(注释标识)

comment: str, optional

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。

s = '# notes\na,b,c\n# more notes\n1,2,3'
pd.read_csv(StringIO(s), sep=',', comment='#', skiprows=1)

2.42 encoding(编码)

encoding: str, optional

指定字符集类型，通常指定为’utf-8’. List of Python standard encodings

pd.read_csv('gairuo.csv', encoding='utf8')
pd.read_csv("gairuo.csv",encoding="gb2312") # 常见中文
# 其他常用编码 ISO-8859-1 latin-1 gbk

2.43 encoding_errors

encoding_errors: str, optional, default “strict”

2.44 dialect

dialect: str or csv.Dialect, optional

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

import csv
csv.register_dialect(
    'mydialect',
    delimiter = ',',
    quotechar = '"',
    doublequote = True,
    skipinitialspace = True,
    lineterminator = '\r\n',
    quoting = csv.QUOTE_MINIMAL)

pd.read_csv("gr.csv", encoding="gbk", dialect='mydialect')

2.45 error_bad_lines(坏行处理)

error_bad_lines: bool, default None

如果一行包含太多的列，容易出现错误，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将"坏行"剔除（只能在C解析器下使用）。

pd.read_csv(StringIO(data), error_bad_lines=False)

2.46 warn_bad_lines(坏行警告)

warn_bad_lines: bool, default None

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）。

pd.read_csv(StringIO(data), warn_bad_lines=False)

2.47 on_bad_lines

on_bad_lines: {‘error’, ‘warn’, ‘skip’}, default ‘error’

2.48 delim_whitespace(空格分隔符)

delim_whitespace: bool, default False

指定是否将空格（例如’‘或’\ t’）用作分隔符。 等效于设置sep =’\s+’。 如果此选项设置为True，则不应该为delimiter参数传递任何内容。

pd.read_csv(StringIO(data), delim_whitespace=False)

2.49 low_memory(低内存)

low_memory: bool, 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）

pd.read_csv(StringIO(data), low_memory=False)

2.50 memory_map(内存映射)

memory_map: bool, 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。

pd.read_csv('gr.csv', low_memory=False)

2.51 float_precison(高精度转换)

float_precision:str, optional

指定C引擎应使用哪个转换器进行浮点运算，对于普通转换器，选项为“None”或“high”，原始低精度转换器的“legacy”，以及 round-trip 换器的“ round_trip”。

val = '0.3066101993807095471566981359501369297504425048828125'
data = 'a,b,c\n1,2,{0}'.format(val)
abs(pd.read_csv(StringIO(data), engine='c',float_precision='high')['c'][0] - float(val))

2.52 storage_options(存储选项)

storage_options:dict, optional

注：pandas 1.2.0 新增。

fsspec 还允许使用复杂的URL，以访问压缩档案中的数据，文件的本地缓存等。 要在本地缓存上面的示例，可以增加参数配置：

#  Amazon S3, 安装支持库 fsspec
pd.read_csv(
    "simplecache::s3://ncei-wcsd-archive/data/processed/SH1305/18kHz/"
    "SaKe2013-D20130523-T080854_to_SaKe2013-D20130523-T085643.csv",
    storage_options={"s3": {"anon": True}},
)

指定“anon”参数用于实现的“ s3”部分，而不是用于缓存实现。 请注意，仅在会话期间缓存到临时目录，但是您也可以指定永久存储。更多参数可参考fsspec文档

注：pandas 1.3.0 新增。

从fsspec未处理的远程URL（例如HTTP和HTTPS）读取时，传递到存储的字典将用于创建请求中包含的头（）。这可用于控制用户代理标头（User-Agent header）或发送其他自定义标头。例如：

headers = {"User-Agent": "pandas"}

df = pd.read_csv(
    "https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.item",
    sep="\t",
    storage_options=headers
)

3.返回值

DataFrame or TextParser

​  A comma-separated values (csv) file is returned as two-dimensional data structure with labeled axes.

参考链接：

1.https://www.gairuo.com/p/pandas-read-csv