Python pandas 读取csv文件
基础用法
import pandas as pd
pd.read_csv(‘stock.csv’)
如何指定字符集类型 encoding=None
pd.read_csv(path, encoding=“utf8”)
如何指定表头/列名行 header=0
pd.read_csv(path, header=0) 从csv文件的第一行开始读取到最后
pd.read_csv(path, header=1)从csv文件的第二行开始读取到最后
如何指定分隔符 sep=“,”
pd.read_csv(path, sep=‘/’)以/为分隔符，将信息分隔开
如何自定义列名 names=None
pd.read_csv(path, names=[‘ts_code’,‘symbol’,‘name’,‘area’,‘industry’,‘list_date’])
如何指定行索引 index_col=None
pd.read_csv(path, index_col=“ts_code”)用ts_code这一列数据来当整个数据的索引
如何读入指定列数据 usecols=None
pd.read_csv(path, usecols=[“ts_code”, “area”])会取出ts_code,area两列的值
如何读入前N行数据 nrows=None
pd.read_csv(path, nrows=2)读取前两行的数据
如何跳过前N行数据 skiprows=None
pd.read_csv(path, skiprows=2)因为默认header=0，于是跳过读取数据的前两行的数据。
如何指定数据类型 dtype=None
pd.read_csv(path, dtype= “str”)
如何读入时进行数据运算 converters=None
pd.read_csv(path, converters={“ts_code”: lambda code: code[:6]})
如何读入时对日期时间列进行转换 parse_dates=False
pd.read_csv(path, parse_dates=[“list_date”])会将list_date这一列数据转为时间格式