📊 pd.read_csv()参数解析 📊
导读 想必大家在使用Python处理数据时，`pandas`库中的`read_csv()`函数是必不可少的工具之一。它能轻松读取CSV文件并转换为DataFrame对象。今天...
想必大家在使用Python处理数据时，`pandas`库中的`read_csv()`函数是必不可少的工具之一。它能轻松读取CSV文件并转换为DataFrame对象。今天就来聊聊它的常用参数，让你的操作更高效！💪
首先，最基本的参数是`filepath_or_buffer`，即文件路径或缓冲区。比如：
```python
df = pd.read_csv('data.csv')
```
其次，`sep`用于指定分隔符，默认是逗号`,`。如果文件用制表符分隔，可以设置为`\t`：
```python
df = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t')
```
别忘了`header`参数，它决定哪一行作为列名。若无列名，则设为`None`：
```python
df = pd.read_csv('no_header.csv', header=None)
```
此外，遇到缺失值时，`na_values`可帮助定义额外的空值标识，如`'-'`：
```python
df = pd.read_csv('missing_data.csv', na_values=['-'])
```
最后，记得检查编码格式（`encoding`）和是否需要跳过行数（`skiprows`）。例如读取UTF-8文件并跳过前两行：
```python
df = pd.read_csv('utf8_file.csv', encoding='utf-8', skiprows=2)
```
掌握这些参数，数据分析之路会更加顺畅！🚀
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