深入探究pandas read_csv參數

作為Python中最流行的數據處理工具，Pandas早已成為數據科學家和分析師的首選。Pandas的read_csv方法是最常用的方法之一，我們可以使用它輕鬆地將結構化數據和表格數據加載到Pandas DataFrame中。然而，read_csv方法中有許多參數，本文將逐一討論這些參數，以幫助您更好地了解read_csv方法。

一、參數filepath_or_buffer、sep和delimiter

在使用read_csv方法時，您必須指定要讀取的文件名或文件路徑，可以使用filepath_or_buffer參數。除此之外，您還需要指定各列之間的分隔符，通常使用逗號分隔（默認值），但有時也需要使用其他分隔符。對於這些情況，您可以使用sep和delimiter參數。

例如，以下是使用不同分隔符讀取數據的示例：

import pandas as pd

# 使用默認逗號分隔符
df1 = pd.read_csv('data.csv')

# 使用製表符分隔符
df2 = pd.read_csv('data.csv', sep='\t')

# 使用分號分隔符
df3 = pd.read_csv('data.csv', delimiter=';')

二、參數header

header參數用於指定哪行應該用作列名。默認情況下，read_csv方法假設文件的第一行是列名。如果文件沒有列名，則可以將header參數設置為None。

另外，如果文件包含多個標題行，則可以將header參數設置為1或更高的數字來指定標題行號。

例如，以下是使用不同header參數讀取數據的示例：

import pandas as pd

# 第一行為列名
df1 = pd.read_csv('data.csv')

# 第二行為列名
df2 = pd.read_csv('data.csv', header=1)

# 沒有列名
df3 = pd.read_csv('data.csv', header=None)

三、參數index_col

index_col參數用於指定要作為行索引的列。默認情況下，行索引從0開始遞增。可以設置為列名或列號。

例如，以下是使用index_col參數指定不同行索引的示例：

import pandas as pd

# 使用默認行索引
df1 = pd.read_csv('data.csv')

# 使用第一列作為行索引
df2 = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 使用指定列名作為行索引
df3 = pd.read_csv('data.csv', index_col='Name')

四、參數usecols和dtype

usecols參數用於選擇要讀取的列。這使您可以僅讀取文件中感興趣的列，而不是文件中的所有列。您可以使用列名或列號來選擇列。

dtype參數用於指定列的數據類型。如果文件的列包含非標準數據類型，則必須使用此參數。

例如，以下是使用usecols和dtype參數選擇和指定不同列的示例：

import pandas as pd

# 讀取文件中的所有列
df1 = pd.read_csv('data.csv')

# 僅讀取第一列和第三列
df2 = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 2])

# 指定數據類型的列
df3 = pd.read_csv('data.csv', dtype={'Age': 'int', 'Salary': 'float'})

五、參數skiprows和nrows

skiprows參數用於跳過數據文件中的前n行。nrows參數用於讀取文件中的前n行。

例如，以下是使用skiprows和nrows參數跳過和讀取不同行的示例：

import pandas as pd

# 跳過前5行
df1 = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5)

# 讀取前10行
df2 = pd.read_csv('data.csv', nrows=10)

# 跳過前5行並讀取10行
df3 = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, nrows=10)

六、參數na_values和keep_default_na

na_values參數用於將特定的值視為NA / NaN值。有時，數據文件中會包含缺失值。使用na_values參數可以將文件中的特定值轉換為NaN。 keep_default_na參數用於確認寫入的字符串是是否為NA / NaN值。

例如，以下是使用na_values和keep_default_na參數轉換不同NaN值的示例：

import pandas as pd

# 將「N/A」視為NaN值
df1 = pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A'])

# 將「0」轉換為NaN值
df2 = pd.read_csv('data.csv', na_values=[0])

# 將「-」轉換為NaN值
df3 = pd.read_csv('data.csv', na_values=['-'])

# 確認字符「N/A」不是NaN值
df4 = pd.read_csv('data.csv', keep_default_na=False)

七、常用參數匯總

以下是本文介紹的參數的表格總結：