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01 璇�硶

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02 鏁版嵁鍐呭�

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# 鏀�寔鏂囦欢璺�緞鎴栬€呮枃浠剁紦鍐插�璞�  # 鏈�湴鐩稿�璺�緞  pd.read_csv('data/data.csv') # 娉ㄦ剰鐩�綍灞傜骇  pd.read_csv('data.csv') # 濡傛灉鏂囦欢涓庝唬鐮佹枃浠跺湪鍚屼竴鐩�綍涓�  pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV鏂囦欢鐨勬墿灞曞悕涓嶄竴瀹氭槸.csv  # 鏈�湴缁濆�璺�緞  pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv')  # 浣跨敤URL  pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') 

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pd.read_csv杩樻彁渚涗簡涓€涓�弬鏁板悕涓篸elimiter鐨勫畾鐣岀�锛岃繖鏄�竴涓��閫夊垎闅旂�锛屾槸sep鐨勫埆鍚嶏紝鏁堟灉鍜宻ep涓€鏍枫€傚�鏋滄寚瀹氳�鍙傛暟锛屽垯sep鍙傛暟澶辨晥銆�

04 琛ㄥご

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# 鏀�寔绫讳技鍒楄〃鐨勫簭鍒楀拰鍙�皟鐢ㄥ�璞�  # 璇诲彇閮ㄥ垎鍒�  pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 鎸夌储寮曞彧璇诲彇鎸囧畾鍒楋紝涓庨『搴忔棤鍏�  pd.read_csv(data, usecols=['鍒�1', '鍒�5']) # 鎸夊垪鍚嶏紝鍒楀悕蹇呴』瀛樺湪 诲彇 # 鎸囧畾鍒楅『搴忥紝鍏跺疄鏄痙f鐨勭瓫閫夊姛鑳�  pd.read_csv(data, usecols=['鍒�1', '鍒�5'])[['鍒�5', '鍒�1']]  # 浠ヤ笅鐢╟allable鏂瑰紡鍙�互宸у�鎸囧畾椤哄簭锛宨n鍚庨潰鐨勬槸鎴戜滑瑕佺殑椤哄簭  pd.read_csv(data, usecols=lambda x: x.upper() in ['COL3', 'COL1'])  08 杩斿洖搴忓垪

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# 甯冨皵鍨嬶紝榛樿�涓篎alse  # 涓嬩緥鍙�彇涓€鍒楋紝浼氳繑鍥炰竴涓猄eries  pd.read_csv(data, usecols=[0], squeeze=True)  # 鏈変袱鍒楀垯杩樻槸df  pd.read_csv(data, usecols=[0, 2], squeeze=True)  09 琛ㄥご鍓嶇紑

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# 鏍煎紡涓哄瓧绗﹀瀷str  # 琛ㄥご涓篶_0銆乧_2  pd.read_csv(data, prefix='c_', header=None)  10 澶勭悊閲嶅�鍒楀悕

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# 甯冨皵鍨嬶紝榛樿�涓篢rue  data = 'a,b,a 0,1,2 3,4,5'  pd.read_csv(StringIO(data), mangle_dupe_cols=True)  # 琛ㄥご涓篴 b a.1  # False浼氭姤ValueError閿欒�  11 鏁版嵁绫诲瀷  dtype鍙�互鎸囧畾鍚勬暟鎹�垪鐨勬暟鎹�被鍨嬨€�&nCSbsp; # 浼犲叆绫诲瀷鍚嶇О锛屾垨鑰呬互鍒楀悕涓洪敭銆佷互鎸囧畾绫诲瀷涓哄€肩殑瀛楀吀  pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 鎵€鏈夋暟鎹�潎涓烘�鏁版嵁绫诲瀷  pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 鎸囧畾瀛楁�鐨勭被鍨�  pd.read_csv(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 渚濇�鎸囧畾  12 寮曟搸

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# 鏍煎紡涓篹ngine=None锛屽叾涓�彲閫夊€兼湁{'c', 'python'}  pd.read_csv(data, engine='c')  13 鍒楁暟鎹��鐞�

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# 瀛楀吀鏍煎紡锛岄粯璁や负None  data = 'x,y a,1 b,2'  def foo(p):      return p+'s'  # x搴旂敤鍑芥暟锛寉浣跨敤lambda  pd.read_csv(StringIO(data), converters={'x': foo,                                          'y': lambda x:&V锛nbsp;x*3})  # 浣跨敤鍒楃储寮�  pd.read_csv(StringIO(data),              converters={0: foo, 1: lambda x: x*3})  14 鐪熷亣鍊艰浆鎹�

浣跨敤true_values鍜宖alse_values灏嗘寚瀹氱殑鏂囨湰鍐呭�杞�崲涓篢rue鎴朏alse锛屽彲浠ョ敤鍒楄〃鎸囧畾澶氫釜鍊笺€�

# 鍒楄〃锛岄粯璁や负None  data = ('a,b,c 1,Yes,2 3,No,4')  pd.read_csv(StringIO(data),              true_values=['Yes'], false_values=['No'])  15 璺宠繃鎸囧畾琛�

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16 璇诲彇鎸囧畾琛�

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# int绫诲瀷锛岄粯璁や负None  pd.read_csv(data, nrows=1000)  17 绌哄€兼浛鎹�

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浣跨敤na_values鏃堕渶瑕佸叧娉ㄤ笅闈�eep_default_na鐨勯厤鍚堜娇鐢ㄥ拰褰卞搷锛�

# 鍙�紶鍏ユ爣閲忋€佸瓧绗︿覆銆佺被浼煎垪琛ㄥ簭鍒楀拰瀛楀吀锛岄粯璁や负None  # 5鍜�5.0浼氳�璁や负鏄疦aN  pd.read_csv(data, na_values=[5])  # ?浼氳�璁や负鏄疦aN  pd.read_csv(data, na_values='?')  # 绌哄€间负NaN  pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=杩欑[""])  # 瀛楃�NA鍜屽瓧绗�0浼氳�璁や负鏄疦aN  pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"])  # Nope浼氳�璁や负鏄疦aN pd.read_csv(data, na_values=["Nope"])  # a銆乥銆乧鍧囪�璁や负鏄疦aN锛岀瓑浜巒a_values=['a','b','c']  pd.read_csv(data, na_values='abc')  # 鎸囧畾鍒楃殑鎸囧畾鍊间細琚��涓烘槸NaN  pd.read_csv(data, na_values={'c':3, 1:[2,5]})  18 淇濈暀榛樿�绌哄€�

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 璇存槑锛氬�鏋渘a_filter涓篎alse锛堥粯璁や负True锛夛紝閭ｄ箞keep_default_na鍜宯a_values鍙傛暟鍧囨棤鏁堛€�  # 甯冨皵鍨嬶紝榛樿�涓篢rue  # 涓嶈嚜鍔ㄨ瘑鍒�┖鍊�  pd.read_csv(data, keep_default_na=False) 

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# 甯冨皵鍨嬶紝榛樿�涓篢rue  pd.read_csv(data, na_filter=False) # 涓嶆�鏌�  19 鏃ユ湡鏃堕棿瑙ｆ瀽

鏃ユ湡鏃堕棿瑙ｆ瀽鍣ㄥ弬鏁癲ate_parser鐢ㄤ簬瑙ｆ瀽鏃ユ湡鐨勫嚱鏁帮紝榛樿�浣跨敤dateutil.parser.parser鏉ュ仛杞�崲銆�

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parse_dates鍙傛暟鐢ㄤ簬瀵规椂闂存棩鏈熻繘琛岃В鏋愩€�

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