read_table - 读取分隔符文本文件

read_table()方法读取分隔符文本文件的内容并返回DataFrame。

方法原型

pandas.read_table(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path,

IO[~AnyStr]], sep='t', delimiter=None, header='infer',

names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False,

prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None,

converters=None, true_values=None, false_values=None,

skipinitialspace=False, 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, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False,

chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.',

lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True,

escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True,

warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True,

memory_map=False, float_precision=None)[source]

参数：

filepath_or_buffer：文件路径字符串、路径对象或类文件对象

sep：分隔符，默认值：\t

delimiter：分隔符别名，默认值：None

header：标题行，默认值：infer，自动推导

names：列名，可选

index_col：索引列，默认值：None

usecols：

squeeze：布尔值，默认值：False。对单列数据是否压缩为序列

prefix：字符串，可选，表示列名前缀

mangle_dupe_cols：布尔值，默认，True。是否重命名重复的列名。

dtype：数据类型，可选

engine：解析引擎，c/python，可选。

converters：字典，可选，定义指定列的值转换器

true_values：列表，可选，定义视为True的值

false_values：列表，可选，定义视为False的值

skipinitialspace：布尔值，默认：False，是否跳过分隔符后的空白

skiprows：可选，定义文件头部跳过的行数

skipfooter：可选，定义文件尾部跳过的行数

nrows：可选，定义要读取的行数

na_values：可选，定义视为NA/NaN的值

keep_default_na：布尔值，默认值：True，解析时是否包含默认的NaN值

na_filter：布尔值，默认值：True，是否检测缺失值

verbose：布尔值，默认True，是否显示非数值字段中NA值的数量

skip_blank_lines：布尔值，默认True，是否跳过空白行

parse_dates：默认值：False，是否解析日期

infer_datetime_format：默认值：False，是否解析日期格式

keep_date_col：默认值False，是否保留日期列

date_parser：可选，日期解析函数

dayfirst：默认值False，是否将日期放在月份之前：DD/MM

cache_dates：默认值True，是否缓存日期

iterator：默认值False，是否返回文本迭代器

chunksize：可选，

compression：默认值：infer，定义压缩格式

thousands：可选，千位分隔符

decimal：默认值：. ，小数点符号

lineterminator：可选，定义行结尾符

quotechar

quoting

doublequote

escapechar

comment

encoding

dialect

error_bad_lines

warn_bad_lines

delim_whitespace

low_memory

memory_map

float_precision

示例代码

>>> pd.read_table('data.csv') # doctest: +SKIP