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pd.read_table 参数详解

pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，它提供了许多便捷的函数来操作数据。其中，pd.read_table 是一个非常常用的函数，用于从文本文件中读取数据，并将其转换为 DataFrame 格式。本文将详细介绍 pd.read_table 函数的各个参数。

函数签名

python pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep='\t', header='infer', names=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, skipfooter=0, 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, thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

常用参数

1. filepath_or_buffer

• 说明: 数据文件的路径或 URL 地址，也可以是类似 StringIO 的文件对象。
• 类型: str 或 Path 或 file-like object
• 示例: python pd.read_table("data.txt")

2. sep

• 说明: 用于分隔列的字符，默认为 \t（制表符），适用于 tab 分隔的文件。
• 类型: str
• 示例: python pd.read_table("data.txt", sep=",")

3. header

• 说明: 用于指定列名所在的行，默认为 'infer'，表示自动推断。
• 类型: int 或 list of int 或 None
• 示例: python pd.read_table("data.txt", header=0) # 第一行作为列名

4. names

• 说明: 用于指定列名的列表。如果文件没有列名，可以使用此参数指定列名。
• 类型: list
• 示例: python pd.read_table("data.txt", names=["A", "B", "C"])

5. dtype

• 说明: 用于指定各列的数据类型，可以使用字典来为每列指定数据类型。
• 类型: dict 或 str
• 示例: python pd.read_table("data.txt", dtype={"A": int, "B": float})

6. skiprows

• 说明: 跳过文件开头的行数。可以是整数或者包含行号的列表，支持跳过某些特定的行。
• 类型: int 或 list
• 示例: python pd.read_table("data.txt", skiprows=2) pd.read_table("data.txt", skiprows=[0, 1, 5])

7. skipfooter

• 说明: 跳过文件末尾的行数。默认为 0。
• 类型: int
• 示例: python pd.read_table("data.txt", skipfooter=3)

8. na_values

• 说明: 用于指定哪些字符串应被识别为缺失值。
• 类型: scalar 或 str 或 list-like 或 dict
• 示例: python pd.read_table("data.txt", na_values=["NA", "N/A", "None"])

9. parse_dates

• 说明: 自动解析日期列。如果为 True，则解析所有列为日期；如果为列表，则仅解析指定的列。
• 类型: bool 或 list of int or str
• 示例: python pd.read_table("data.txt", parse_dates=True) pd.read_table("data.txt", parse_dates=[0, 1])

10. encoding

• 说明: 用于指定文件的字符编码。默认为 None，表示自动推断编码。
• 类型: str
• 示例: python pd.read_table("data.txt", encoding="utf-8")

11. low_memory

• 说明: 是否使用低内存模式处理大文件。如果设置为 True，将会采用低内存模式读取数据，但可能会影响性能。
• 类型: bool
• 示例: python pd.read_table("data.txt", low_memory=False)

12. quotechar

• 说明: 用于指定字段中的引号字符，默认为 "。
• 类型: str
• 示例: python pd.read_table("data.txt", quotechar="'")

示例代码

1. 读取一个简单的 Tab 分隔的文件

python import pandas as pd df = pd.read_table("data.txt") print(df.head())

2. 读取并跳过头部和尾部的某些行

python df = pd.read_table("data.txt", skiprows=2, skipfooter=1) print(df.head())

3. 读取时指定列名

python df = pd.read_table("data.txt", names=["Column1", "Column2", "Column3"]) print(df.head())

4. 读取并解析日期列

python df = pd.read_table("data.txt", parse_dates=[0]) print(df.head())

小结

pd.read_table 是一个功能强大的函数，适用于读取各种格式的分隔符文本文件。通过使用不同的参数，可以灵活地控制如何读取文件中的数据。理解这些参数可以帮助我们更加高效地使用 pandas 进行数据处理。 ```