基于 Python 和 NumPy 开发的 Pandas，在数据分析领域，应用非常广泛而使用 Pandas 处理数据的第一步往往就是读入数据，比如读写 CSV 文件，而Pandas也提供了强劲的读取支持，参数有 38 个之多这些参数中，有的容易被忽略，但却在实际工作中用处很大比如：，我来为大家科普一下关于pandas读取数据的函数有哪些?以下内容希望对你有帮助!
pandas读取数据的函数有哪些
基于 Python 和 NumPy 开发的 Pandas，在数据分析领域，应用非常广泛。而使用 Pandas 处理数据的第一步往往就是读入数据，比如读写 CSV 文件，而Pandas也提供了强劲的读取支持，参数有 38 个之多。这些参数中，有的容易被忽略，但却在实际工作中用处很大。比如：
- 文件读取时设置某些列为时间类型
- 导入文件，含有重复列
- 过滤某些列
- 每次迭代读取 10 行
而pandas读取csv文件时通过read_csv函数读取的，下面我们就来好好看看这个函数生得一副什么模样，都有哪些参数。
read_csv中的参数以下都是read_csv中的参数，但是根据功能我们划分为不同的类别。
基本参数filepath_or_buffer
数据输入路径，可以是文件路径，也可以是 URL，或者实现 read 方法的任意对象。就是我们输入的第一个参数。
In [2]: pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data')
Out[2]:
5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
3 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
4 5.4 3.9 1.7 0.4 Iris-setosa
.. ... ... ... ... ...
144 6.7 3.0 5.2 2.3 Iris-virginica
145 6.3 2.5 5.0 1.9 Iris-virginica
146 6.5 3.0 5.2 2.0 Iris-virginica
147 6.2 3.4 5.4 2.3 Iris-virginica
148 5.9 3.0 5.1 1.8 Iris-virginica
[149 rows x 5 columns]
sep
数据文件的分隔符，默认为逗号。
举例：下面的girl.csv 文件的分割符为 \t，如果使用 sep 默认的逗号分隔符，读入后的数据混为一体。
In [4]: df = pd.read_csv('girl.csv')
In [5]: df
Out[5]:
name\tage\tgender
0 椎名真白\t18\t女
1 古明地觉\t17\t女
2 古明地恋\t16\t女
# 分隔符指定错误，所以多个列的数据连在一块了
sep 必须设置为 '\t'，数据分割才会正常。
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep='\t')
In [2]: df
Out[2]:
name age gender
0 椎名真白 18 女
1 古明地觉 17 女
2 古明地恋 16 女
delimiter
分隔符的另一个名字，与 sep 功能相似。
delimiter_whitespace
0.18 版本后新加参数，默认为 False，设置为 True 时，表示分割符为空白字符，可以是空格、 \t 等。
如下 girl.csv 文件分隔符为\t，设置 delim_whitespace 为 True：
In [4]: df = pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)
In [5]: df
Out[5]:
name age gender
0 椎名真白 18 女
1 古明地觉 17 女
2 古明地恋 16 女
# 不管分隔符是什么，只要是空白字符，那么可以通过delim_whitespace=True进行读取
header
设置导入 DataFrame 的列名称，默认为 'infer'，注意它与下面介绍的 names 参数的微妙关系。
names
当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名。
当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成None。如果都赋值，就会实现两个参数的组合功能。
我们举例说明
- names 没有被赋值，header 也没赋值：
- In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True) In [2]: df Out[2]: name age gender 0 椎名真白 18 女 1 古明地觉 17 女 2 古明地恋 16 女 # 我们说这种情况下，header为变成0，即选取文件的第一行作为表头
- names 没有赋值，header 被赋值
- In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, header=1) In [2]: df Out[2]: 椎名真白 18 女 0 古明地觉 17 女 1 古明地恋 16 女 # 不指定names，指定header为1，则选取第二行当做表头，第二行下面的是数据
- names 被赋值，header 没有被赋值
- In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["姓名", "年龄", "性别"]) In [2]: df Out[2]: 姓名 年龄 性别 0 name age gender 1 椎名真白 18 女 2 古明地觉 17 女 3 古明地恋 16 女 # 我们看到names适用于没有表头的情况 # 指定names没有指定header，那么header相当于None # 一般来说，读取文件会有一个表头的，一般是第一行，但是有的文件只是数据而没有表头 # 那么这个时候我们就可以通过names手动指定、或者生成表头，而文件里面的数据则全部是内容 # 所以这里那么name、age、gender也当成是一条记录了，本来它是表头的，但是我们指定了names，所以它就变成数据了，表头是我们在names里面指定的
- names和header都被赋值
- In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["姓名", "年龄", "性别"], header=0) In [2]: df Out[2]: 姓名 年龄 性别 0 椎名真白 18 女 1 古明地觉 17 女 2 古明地恋 16 女 # 这个相当于先不看names，只看header，我们说header等于0代表什么呢？显然是把第一行当做表头，下面的当成数据 # 好了，然后再把表头用names给替换掉 # 再来看个栗子 In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["姓名", "年龄", "性别"], header=1) In [2]: df Out[2]: 姓名 年龄 性别 0 古明地觉 17 女 1 古明地恋 16 女 # header=1，表示第二行当做表头，第二行下面当成数据 # 然后再把表头用names给替换掉，就是上面的结果 # 所以一般情况下，有表头并且是第一行，那么names和header都无需指定 # 但是有表头、而表头不是第一行，可能从下面几行开始才是真正的表头和数据，这个是指定header即可 # 如果没有表头，全部是纯数据，那么我们可以通过names手动生成表头 # 而names和header都指定的情况下，一般是有表头但是这个表头你不想用，所以用names来把原来的表头替换掉，其实就等价于读取之后再对列名进行rename
index_col
我们在读取文件之后，生成的索引默认是0 1 2 3...，我们当然可以set_index，但是也可以在读取的时候就指定某个列为索引
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, index_col="name")
In [2]: df
Out[2]:
age gender
name
椎名真白 18 女
古明地觉 17 女
古明地恋 16 女
# 这里指定"name"作为索引，另外除了指定单个列，还可以指定多个列，比如["name", "age"]
# 并且我们可以输入列的名字，也可以输入对应的索引。比如:name, age, gender，它们对应的索引就是0, 1, 2
usecols
如果列有很多，而我们不想要全部的列、而是只要指定的列就可以使用这个参数。
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, usecols=["name", "age"])
In [2]: df
Out[2]:
name age
0 椎名真白 18
1 古明地觉 17
2 古明地恋 16
# 这里只要name和age两列
mangle_dupe_cols
实际生产用的数据会很复杂，有时导入的数据会含有重名的列。参数 mangle_dupe_cols 默认为 True，重名的列导入后面多一个 .1。如果设置为 False，会抛出不支持的异常：
# ValueError: Setting mangle_dupe_cols=False is not supported yet
prefix
prefix 参数，当导入的数据没有 header 时，设置此参数会自动加一个前缀。比如：
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, header=None)
In [2]: df
Out[2]:
0 1 2
0 name age gender
1 椎名真白 18 女
2 古明地觉 17 女
3 古明地恋 16 女
# 我们看到在不指定names的时候，header默认为0，表示以第一行为表头
# 但如果不指定names、还显式地将header指定为None，那么会自动生成表头0 1 2 3...
# 因为DataFrame肯定是要有列名(表头)的
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, header=None, prefix="xx")
In [2]: df
Out[2]:
xx0 xx1 xx2
0 name age gender
1 椎名真白 18 女
2 古明地觉 17 女
3 古明地恋 16 女
# 而prefix就是给这样的列名增加前缀的
# 但感觉不是很常用
dtype
笔者就曾遇到一件比较尴尬的事情，就是处理地铁人员数据的。工作人员的id都是以0开头的，比如0100012521，这是一个字符串。但是在读取的时候解析成整型了，结果把开头的0给丢了。这个时候我们就可以通过dtype来指定某个列的类型，就是告诉pandas你在解析的时候按照我指定的类型进行解析。
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"age": str})
In [2]: df
Out[2]:
name age gender
0 椎名真白 18 女
1 古明地觉 17 女
2 古明地恋 16 女
# 这里就表示要把age解析成字符串
engine
pandas解析数据时用的引擎，Pandas 目前的解析引擎提供两种：C、Python，默认为 C，因为 C 引擎解析速度更快，但是特性没有 Python 引擎全。如果使用 C 引擎没有的特性时，会自动退化为 Python 引擎。
比如使用分隔符进行解析，如果指定分隔符不是单个字符、或者"\s "，那么C引擎就无法解析了。我们知道如果分隔符为空白字符的话，那么可以指定delim_whitespace=True，但是也可以指定sep=r"\s "。
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep=r"\s ")
In [2]: df
Out[2]:
name age gender
0 椎名真白 18 女
1 古明地觉 17 女
2 古明地恋 16 女
# 如果sep是单个字符，或者字符串\s ，那么C是可以解决的。
# 但如果我们指定的sep比较复杂，这时候引擎就会退化。
# 我们指定的\s{0}相当于没指定，\s \s{0}在结果上等同于\s 。
# 但是它不是单个字符，也不是\s ，因此此时的C引擎就无法解决了，而是会退化为python引擎
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep=r"\s \s{0}", encoding="utf-8")
In [2]: df
Out[2]:
ParserWarning: Falling back to the 'python' engine
because the 'c' engine does not support regex separators (separators > 1 char and different from '\s ' are interpreted as regex);
you can avoid this warning by specifying engine='python'.
name age gender
0 椎名真白 18 女
1 古明地觉 17 女
2 古明地恋 16 女
# 我们看到虽然自动退化，但是弹出了警告，这个时候需要手动的指定engine="python"来避免警告
# 这里面还用到了encoding参数，这个后面会说，因为引擎一旦退化，在Windows上不指定会读出乱码
# 这里我们看到sep是可以支持正则的，但是说实话sep这个参数都会设置成单个字符
# 基本上在生成文件的时候，分隔符不会复杂到读取的时候需要使用正则来分隔的。
converters
可以在读取的时候对列数据进行变换
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", converters={"age": lambda x: int(x) 10})
In [2]: df
Out[2]:
name age gender
0 椎名真白 28 女
1 古明地觉 27 女
2 古明地恋 26 女
看到少女们都长了10岁，完成对 age 列的数据加 10，注意 int(x)，此处解析器默认所有列的类型为 str，所以需要显式类型转换。
true_values和false_value
指定哪些值应该被清洗为True，哪些值被清洗为False。这两位老铁需要成对出现，只出现一个没有效果。但是说实话，这个不常用
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t")
In [2]: df
Out[2]:
name age gender 对错
0 椎名真白 18 女 对
1 古明地觉 17 女 错
2 古明地恋 16 女 对
# 加了一个字段
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", true_values=["对"], false_values=["错"])
In [2]: df
Out[2]:
name age gender 对错
0 椎名真白 18 女 True
1 古明地觉 17 女 False
2 古明地恋 16 女 True
skiprows
skiprows 过滤行，想过滤掉哪些行，就写在一个列表里面传递给skiprows即可。注意的是：这里是先过滤，然后再确定表头，比如：
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", skiprows=[0])
In [2]: df
Out[2]:
椎名真白 18 女 对
0 古明地觉 17 女 错
1 古明地恋 16 女 对
# 我们把第一行过滤掉了，但是第一行是表头
# 所以过滤掉之后，第二行就变成表头了
# 这里过滤第二行
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", skiprows=[1])
In [2]: df
Out[2]:
name age gender 对错
0 古明地觉 17 女 错
1 古明地恋 16 女 对
里面除了传入具体的数值，来表明要过滤掉哪一行，还可以传入一个函数
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", skiprows=lambda x: x > 0 and x % 2 == 0)
In [2]: df
Out[2]:
name age gender 对错
0 椎名真白 18 女 对
1 古明地恋 16 女 对
# 由于索引从0开始，凡是索引大于0、并且%2等于0的记录都过滤掉
# 索引大于0，是为了保证表头不被过滤掉
skipfooter
从文件末尾过滤行，解析引擎退化为 Python。这是因为 C 解析引擎没有这个特性。
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", skipfooter=1, encoding="utf-8", engine="python")
In [2]: df
Out[2]:
name age gender 对错
0 椎名真白 18 女 对
1 古明地觉 17 女 错
# skipfooter接收整型，表示从结尾往上过滤掉指定数量的行
# 因为引擎退化为python，那么要手动指定engine="python"，不然会警告
# 另外需要指定encoding="utf-8"，因为csv存在编码问题，当引擎退化为python的时候，在Windows上读取会乱码
nrows
nrows 参数设置一次性读入的文件行数，它在读入大文件时很有用，比如 16G 内存的PC无法容纳几百 G 的大文件。
low_memory
这个看起来是和内存有关的，但其实它是和数据类型相关的。在解释这个原因之前，我们还要先从DataFrame的数据类型说起。
我们知道得到DataFrame的每一列都是有类型的，那么在读取csv的时候，pandas也是要根据数据来判断每一列的类型的。但pandas主要是靠"猜"的方法，因为在读取csv的时候是分块读取的，每读取一块的时候，会根据数据来判断每一列是什么类型；然后再读取下一块，会再对类型进行一个判断，得到每一列的类型，如果得到的结果和上一个块得到结果不一样，那么就会发出警告，提示有以下的列存在多种数据类型：
DtypeWarning: Columns (1,5,8,......) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
而为了保证正常读取，那么会把类型像大的方向兼容，比如第一个块的user_id解释成整型，但是第二个块发现user_id有的值无法解析成整型的，那么类型整体就会变成字符串，于是pandas提示该列存在混合类型。而一旦设置low_memory=False，那么pandas在读取csv的时候就不分块读了，而是直接将文件全部读取到内存里面，这样只需要对整体进行一次判断，就能得到每一列的类型。但是这种方式也有缺陷，一旦csv过大，就会内存溢出。
但是从数据库读取就不用担心了，因为数据库是规定了每一列的类型的。如果是从数据库读取得到的DataFrame，那么每一列的数据类型和数据库表中的类型是一致的。
还有，我们在上面介绍了dtype，这个是我们手动规定类型。那么pandas就会按照我们规定的类型去解析指定的列，但是一旦无法解析就会报错。
memory_map
如果你知道python的一个模块mmap，那么你肯定很好理解。如果使用的数据在内存里，那么直接进行映射即可，不会再次进行IO操作。默认为False
空值处理相关参数na_values
na_values 参数可以配置哪些值需要处理成 NaN，这个是非常常用的，但是用的人不多。
df = pd.read_csv('girl.csv')
print(df)
"""
name age gender
0 mashiro 18 女
1 # 17 女
2 koishi 16 #
"""
# 将#全部换成NaN
df = pd.read_csv('girl.csv', na_values=["#"])
print(df)
"""
name age gender
0 mashiro 18 女
1 NaN 17 女
2 koishi 16 NaN
"""
# 也可以指定多个值
df = pd.read_csv('girl.csv', na_values=["#", "mashiro"])
print(df)
"""
name age gender
0 NaN 18 女
1 NaN 17 女
2 koishi 16 NaN
"""
# 也可以只对指定的列进行替换
df = pd.read_csv('girl.csv', na_values={"name": ["#"], "gender": ["女"]})
print(df)
"""
name age gender
0 mashiro 18 NaN
1 NaN 17 NaN
2 koishi 16 #
"""
keep_default_na 是和 na_values 搭配的，如果前者为 True，则 na_values 被解析为 Na/NaN 的字符除了用户设置外，还包括默认值。默认为True
skip_blank_lines
skip_blank_lines 默认为 True，则过滤掉空行，如为 False 则解析为 NaN
verbose
打印一些重要信息
时间处理相关参数parse_dates
指定某些列为时间类型。
df = pd.read_csv("xx.csv", parse_dates=["column"])
date_parser
date_parser 参数定制某种时间类型，详细使用过程总结如下。因为有些格式虽然是日期，但不是那种可以直接转换的样子：比如'2018-01-01'。可能是这种类型：'2018年1月1日'，这个时候我们就需要手动来定制解析的规则
df = pd.read_csv("xx.csv", parse_dates=["column"], date_parser=lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%Y年%m月%d日"))
infer_datetime_format
infer_datetime_format 参数默认为 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。
分块读入相关参数分块读入内存，尤其单机处理大文件时会很有用。
iterator
iterator 取值 boolean，默认为False。如果为True，那么返回一个 TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。这个在文件很大时，内存无法容纳所有数据文件，此时分批读入，依次处理。
# 此时返回一个类似于迭代器的对象
chunk = pd.read_csv('girl.csv', iterator=True)
# 调用get_chunk，里面传入整型，来读取指定的行数
print(chunk.get_chunk(1))
"""
name age gender
0 mashiro 18 女
"""
print(chunk.get_chunk(2))
"""
name age gender
1 # 17 女
2 koishi 16 #
"""
try:
print(chunk.get_chunk(2))
except StopIteration:
print("文件读取完毕") # 文件读取完毕
# 文件总共三行，所以读完之后，再读就溢出了
# 如果还剩下1行，但是我们指定读取100，那么也不会报错
# 不够指定的行数，那么有多少返回多少
chunksize
chunksize 整型，默认为 None，设置文件块的大小。
chunk = pd.read_csv('girl.csv', chunksize=2)
# 还是返回一个类似于迭代器的对象
print(chunk) # <pandas.io.parsers.TextFileReader object at 0x00000258C41B2CD0>
# 调用get_chunk，如果不指定行数，那么就是默认的chunksize
print(chunk.get_chunk())
"""
name age gender
0 mashiro 18 女
1 # 17 女
"""
# 但也可以指定
print(chunk.get_chunk(1))
"""
name age gender
2 koishi 16 #
"""
try:
print(chunk.get_chunk(2))
except StopIteration:
print("文件读取完毕") # 文件读取完毕
compression
compression 参数取值为 {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}，默认 ‘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’ 或 ‘xz’ 这些为后缀的文件，否则不解压。
如果使用 zip，那么 ZIP 包中必须只包含一个文件。设置为 None 则不解压。
# 直接将上面的girl.csv添加到压缩文件，打包成girl.zip
df = pd.read_csv('girl.zip', compression="zip")
print(df)
"""
name age gender
0 mashiro 18 女
1 # 17 女
2 koishi 16 #
"""
# 会自动解包，读取文件，但是如果没有compression参数，那么就会报错了
# UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xce in position 0: invalid continuation byte
thousands
千分位分割符，如 , 或者 .，默认为None
encoding
encoding 指定字符集类型，通常指定为 'utf-8'。根据情况也可能是ISO-8859-1
error_bad_lines和warn_bad_lines
如果一行包含过多的列，假设csv的数据有3列，但是某一行却有4个数据，显然数据有问题。那么默认情况下不会返回DataFrame，而是会报错。
# pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 3, saw 4
我们在某一行中多加了一个数据，结果显示错误。因为girl.csv里面有三列，但是有一行却有四个数据，所以报错。
在小样本读取时，这个错误很快就能发现。但是如果样本比较大、并且由于数据集不可能那么干净、很容易出现这种情况，那么该怎么办呢？而且这种情况下，Excel基本上是打不开这么大的文件的。这个时候我们就可以将error_bad_lines设置为False(默认为True)，意思是遇到这种情况，直接把这一行给我扔掉。同时会设置 warn_bad_lines 设置为True，打印剔除的这行。
df = pd.read_csv('girl.csv', error_bad_lines=False, warn_bad_lines=True)
print(df)
"""
name age gender
0 mashiro 18 女
1 koishi 16 #
b'Skipping line 3: expected 3 fields, saw 4\n'
"""
以上两参数只能在C解析引擎下使用。
总结pandas在读取csv的时候支持的参数是很多的，其中部分参数也适用于读取其它类型的文件。这些参数虽然很多平常都不会用，但是还是要了解，因为read_csv的其它参数是可以很方便地解决某些问题的。
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