讀取csv文件是遇到了pandas.read_csv函數(shù)。下面介紹下這個(gè)函數(shù)的用法。

pandas.read_csv原文檔：pandas.read_csv - pandas 0.22.0 documentation

函數(shù)體：

#函數(shù)原型
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', usecols=None, engine=None, header='infer',skipfooter=0)
#函數(shù)應(yīng)用實(shí)例
dataframe = read_csv('table.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3)

參數(shù)解釋

1. filepath_or_buffer：可以是一個(gè)URL或者本地文件。有效的URL包括http，ftp，s3和文件。也可以是本地文件：table.csv（在本機(jī)的絕對(duì)地址）。
2. sep：分隔符。如果sep為None，那么C引擎不會(huì)自動(dòng)檢測(cè)到分隔符，但是Python解釋器可以使用，這意味著后者將被使用，并通過(guò)Python的內(nèi)置嗅探工具csv.Sniffer自動(dòng)檢測(cè)分隔符。 另外，長(zhǎng)度超過(guò)1個(gè)字符且與'\ s +'不同的分隔符將被解釋為正則表達(dá)式，并且還將強(qiáng)制使用Python解釋器。 請(qǐng)注意，正則表達(dá)式分隔符很容易忽略帶引號(hào)的數(shù)據(jù)。 正則表達(dá)式示例：'\ r \ t'
3. usecols：返回列的一個(gè)子集。 如果是數(shù)組的，所有元素必須是位置索引的（即文檔列中的整數(shù)索引），或者是與由用戶提供的名稱(chēng)或從文檔標(biāo)題行推斷的列名相對(duì)應(yīng)的字符串。 例如，有效的類(lèi)似數(shù)組的usecols參數(shù)應(yīng)該是[0,1,2]或['foo'，'bar'，'baz']。如果可調(diào)用，則可調(diào)用函數(shù)將根據(jù)列名進(jìn)行評(píng)估，返回可調(diào)用函數(shù)評(píng)估為T(mén)rue的名稱(chēng)。 一個(gè)有效的可調(diào)用參數(shù)的例子是['AAA'，'BBB'，'DDD']中的lambda x：x.upper（）。 使用此參數(shù)可以縮短解析時(shí)間并降低內(nèi)存使用量。
4. header：指定第幾行來(lái)作為列名，默認(rèn)是數(shù)據(jù)最開(kāi)始的那一行。如果文件中沒(méi)有列名，則默認(rèn)為0，否則設(shè)置為None。如果明確設(shè)定header=0就會(huì)替換掉原來(lái)存在列名。header參數(shù)可以是一個(gè)list例如：[0,1,3]，這個(gè)list表示將文件中的這些行作為列標(biāo)題（意味著每一列有多個(gè)標(biāo)題），介于中間的行將被忽略掉（例如本例中的2；本例中的數(shù)據(jù)1,2,4行將被作為多級(jí)標(biāo)題出現(xiàn)，第3行數(shù)據(jù)將被丟棄，dataframe的數(shù)據(jù)從第5行開(kāi)始。）。 注意：如果skip_blank_lines=True 那么header參數(shù)忽略注釋行和空行，所以header=0表示第一行數(shù)據(jù)而不是文件的第一行。
5. engine：使用的解釋器。{‘c’, ‘python’}二選一。
6. skipfooter：文件底部要跳過(guò)的行數(shù)（不支持引擎='c'）

對(duì)于讀取csv數(shù)據(jù)需要注意的事情：

我之前就是沒(méi)有注意這一點(diǎn)，導(dǎo)致出了問(wèn)題。那就是如果使用pandas.read_csv這個(gè)函數(shù)讀取csv的話，你的數(shù)據(jù)中某行必須作為列的標(biāo)簽，比如這種：

number
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0

其中number是標(biāo)簽，當(dāng)header = 0 時(shí)，第一行的number是不納入計(jì)數(shù)的，什么意思呢？也就是說(shuō)這個(gè)csv文件讀進(jìn)程序里之后，程序認(rèn)為數(shù)列的第一行的值是1.0，而不會(huì)是number。