Pandas read_table函数使用指南

一、read_table函数功能介绍

read_table是pandas中用于读取表格型数据的函数，可以读取各种格式的数据文件，包括csv、tsv、excel、txt等等，读取后的数据格式为DataFrame，是pandas中最常用的数据类型之一。read_table函数的详细使用方法会在后面的小标题中介绍。

二、read_table函数常用参数

    read_table(filepath_or_buffer,sep='\t',delimiter=None,header='infer',names=None,
               index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,
               mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None,converters=None,
               true_values=None, false_values=None,skipinitialspace=False,skiprows=None,
               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,iterator=False,chunksize=None,
               compression='infer',thousands=None, decimal=b'.',comment=None,encoding=None,
               dialect=None,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,skipfooter=0,
               doublequote=True,escapechar=None,quotechar='"',quoting=0,lineterminator=None,
               delim_whitespace=False,low_memory=True,memory_map=False,float_precision=None)

常用参数说明：

• filepath_or_buffer: 文件路径或可读取的文件对象。
• sep: 字段分隔符，默认为’\t’。
• delimiter: 指定字段分隔符，若不指定则sep生效。
• header: 指定表头所在行号，默认值为’inf’， 即不含表头。
• names: 指定列名列表。
• index_col: 指定某列作为行索引。
• usecols: 指定需要读取的列。
• dtype: 指定列数据类型。
• na_values: 指定缺失值表示字符。
• skiprows: 指定需要跳过的行。
• nrows: 指定读取行数。
• encoding: 指定读取文件的编码格式。

三、read_table函数使用实例

1. 读取csv文件

读取csv文件，以’,’为分隔符，默认读取所有列。

    import pandas as pd
    df = pd.read_table('data.csv',sep=',')
    df.head()

2. 读取含表头的tsv文件

读取含表头的tsv文件，以’\t’为分隔符，自定义列名。

    import pandas as pd
    df = pd.read_table('data.tsv',sep='\t',header=0,names=['Col1','Col2','Col3'])
    df.head()

3. 读取txt文件

读取纯文本文件，选取第2、4、6行，以空格为分隔符。

    import pandas as pd
    df = pd.read_table('data.txt',sep=' ',usecols=[1,3,5],skiprows=[0,1,3])
    df.head()

4. 读取excel文件

读取excel文件，选取第一个sheet的A列和B列。

    import pandas as pd
    df = pd.read_table('data.xlsx',usecols=['A','B'])
    df.head()

5. 读取网页数据

从URL读取网页数据，读取第0列和第1列，用Tab分隔，缺失值替换为空格。

    import pandas as pd
    url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
    df = pd.read_table(url,sep='\t', usecols=[0,1],na_values=' ')
    df.head()

四、总结

本文介绍了Pandas库中read_table函数的使用指南，包括函数介绍、常用参数和实例演示。通过本文的学习，可以更加深入地理解read_table函数的应用，从而更好地处理表格数据。