pandas读取文件的read_csv()方法

import pandas as pd
pd.read_csv(filepath_or_buffer,header,parse_dates,index_col)

返回数据类型：
DataFrame：二维标记数据结构
列可以是不同的数据类型，是最常用的pandas对象，如同Series对象一样接受多种输入：lists/dicts/Series/DataFrame

参数：
filepath_or_buffer：
字符串，或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL，有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv"

header：
将行号用作列名，且是数据的开头。
注意当skip_blank_lines=True时，这个参数忽略注释行和空行。所以header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。

(1)、header=None
即指定原始文件数据没有列索引，这样read_csv为其自动加上列索引{从0开始}
ceshi.csv原文件内容：
c1,c2,c3,c4
a,0,5,10
b,1,6,11
c,2,7,12
d,3,8,13
e,4,9,14

df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=None)
print(df)
结果：
    0   1   2   3
0  c1  c2  c3  c4
1   a   0   5  10
2   b   1   6  11
3   c   2   7  12
4   d   3   8  13
5   e   4   9  14

(2)、header=None，并指定新的索引的名字names=seq序列
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=None,names=range(2,6))
print(df)
结果：
    2   3   4   5
0  c1  c2  c3  c4
1   a   0   5  10
2   b   1   6  11
3   c   2   7  12
4   d   3   8  13
5   e   4   9  14

(3)、header=0
表示文件第0行（即第一行，索引从0开始）为列索引
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0)
print(df)
结果：
  c1  c2  c3  c4
0  a   0   5  10
1  b   1   6  11
2  c   2   7  12
3  d   3   8  13
4  e   4   9  14

(4)、header=0，并指定新的索引的名字names=seq序列
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,6))
print(df)
结果：
   2  3  4   5
0  a  0  5  10
1  b  1  6  11
2  c  2  7  12
3  d  3  8  13
4  e  4  9  14
注：这里是把原csv文件的第一行换成了range(2,6)并将此作为列索引

参考：

https://www.jianshu.com/p/ebb64a159104

https://www.cnblogs.com/guolongnv/articles/9965650.html

https://blog.csdn.net/OYY_90/article/details/92814266

原文：https://www.cnblogs.com/ratels/p/12250931.html