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pythoncsv函数 python cov函数

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python中怎么读取csv文件Python读取CSV文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
运行结果如下：
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Python Pandas——Read_csv详解可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型：
pandas提供了多种方法来确保列仅包含一个dtype 。例如,可以使用read_csv（）的converters参数：
或者 ， 可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换 。
可以通过指定dtype ='category'或dtype = CategoricalDtype（类别，有序）直接解析类别列 。
可以使用dict指定将某列为Category类型：
指定dtype ='category'将导致无序分类，其类别是数据中观察到的唯一值 。
要更好地控制类别和顺序，可以创建CategoricalDtype ， 然后将其传递给该列的dtype 。
使用dtype = CategoricalDtype时，dtype.categories之外的“意外”值将被视为缺失值 。
文件可能包含标题行，也可能没有标题行 。pandas假定第一行应用作列名：
通过指定name与header，可以重命名列以及是否丢弃标题行：
如果标题不在第一行中，则将行号传递给标题，将跳过header前面的行：
如果文件或标题包含重复的名称，默认情况下，pandas会将它们区分开，以防止覆盖数据.
usecols参数允许您使用列名，位置号或可调用的方法选择文件中列的任何子集.
如果指定了comment参数，则将忽略注释行 。默认情况下 ， 空行也将被忽略 。
如果skip_blank_lines = False，则read_csv将不会忽略空行：
警告：被忽略的行的存在可能会导致涉及行号的歧义； 参数标题使用行号（忽略注释/空行），而行首使用行号（包括注释/空行）.
如果同时指定了skiprows和header，则header将相对于skiprows的末尾 。例如：
为了更好地使用日期时间数据 ， read_csv（）使用关键字参数parse_dates和date_parser允许用户指定列的日期/时间格式，将string转换为日期时间对象 。
通常，我们可能希望分别存储日期和时间数据，或分别存储各种日期字段 。parse_dates关键字可用于指定列的组合，以从中解析日期和/或时间 。您可以指定要parse_dates的列或嵌套列表，结果日期列将被添加到输出的前面（以便不影响现有的列顺序），新的列名为各列Name的连接 。
默认情况下，解析器会删除组件日期列，可以选择通过keep_date_col关键字保留它们：
请注意，如果您希望将多个列合并为一个日期列 ， 则必须使用嵌套列表 。换句话说，parse_dates = [1，2]表示第二和第三列应分别解析为单独的日期列，而parse_dates = [[1，2]]意味着应将这两列解析为单个列 。
还可以使用字典来指定自定义名称列：
重要的是要记住，如果要将多个文本列解析为单个日期列 ， 则在数据前添加一个新列 。
index_col参数基于这组新列而不是原始数据列：
注意：如果列或索引包含不可解析的日期 ， 则整个列或索引将作为对象数据类型原样返回 。对于非标准日期时间解析 ， 请在pd.read_csv之后使用to_datetime（） 。
注意：read_csv具有用于解析iso8601格式的日期时间字符串的fast_path，例如“ 2000-01-01T00：01：02 + 00：00”和类似的变体 。如果可以安排数据以这种格式存储日期时间，则加载时间将明显缩短，约20倍 。

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