pd.read_table 和pd_read_csv区别
时间: 2023-10-29 18:27:01 浏览: 190
`pd.read_table` 和 `pd.read_csv` 是 pandas 库中常用的读取数据文件的函数,它们的主要区别在于默认分隔符不同。
`pd.read_table` 默认使用制表符(`\t`)作为分隔符,而 `pd.read_csv` 默认使用逗号(`,`)作为分隔符。当然,这两个函数都可以通过指定 `sep` 参数来改变默认的分隔符。
此外,`pd.read_table` 还有一个别名 `pd.read_csv`,只需要在调用时指定 `sep='\t'` 即可。
因此,如果数据文件的分隔符是制表符,则推荐使用 `pd.read_table`,否则推荐使用 `pd.read_csv`。
相关问题
def return_values(): import pandas as pd df1 = pd.read_excel('一、车次上车人数统计表.xlsx') df2 = pd.read_table('txt1.txt',header=None) reader = pd.read_csv('data.csv',chunksize=20000) k=0; names = locals()#设置全局变量 for i in reader: k=k+1 names['A%s'%k]=pd.DataFrame(i)#创建A1~Ak个变量,分别保存各分块 print('第'+str(k)+'次读取数据规模为: ',len(i)) print(i.shape)
### 使用 Pandas 读取不同格式的数据文件
对于不同的数据文件格式,Pandas 提供了多种方法来读取这些文件。具体来说:
- **Excel 文件**:可以通过 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件中的数据,并将其转换成 DataFrame 对象[^2]。
- **CSV 文件**:`pd.read_csv()` 是用于读取 CSV 文件的主要工具,它能够解析逗号分隔的值并将它们加载到 DataFrame 中[^1]。
- **TXT 文件**:如果文本文件是以制表符或其他定界符分割,则可以使用 `pd.read_table()` 或者同样适用的 `pd.read_csv(sep='\t')` 来导入此类文件[^4]。
为了提高效率以及更好地管理资源,在面对大型 CSV 文件时推荐采用分块处理的方式。这不仅有助于减少内存占用,还可以加快数据预览速度,尤其是在不需要一次性加载整个文件的情况下尤为有用。
### 大型 CSV 文件的最佳实践——分块读取
当遇到特别大的 CSV 文件以至于不适合全部载入内存之中时,应该考虑利用参数 `chunksize` 实现逐片读取。下面给出了一段 Python 代码作为示范,展示了怎样通过设置合适的 chunk size 参数来进行高效的大规模数据分析工作:
```python
import pandas as pd
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10**6): # 设定每一块含有百万行记录
process(chunk) # 自定义函数process()用来执行特定任务比如清洗、聚合等操作
```
此方法允许程序逐步迭代遍历整个文档而无需担心超出可用 RAM 的限制;每次只有一部分被实际存放在计算机的工作区内等待进一步加工处理完毕后再释放掉这部分空间以便下一批次进来继续循环直到完成所有批次为止。
pd.read_table是什么意思
`pd.read_table` 是 Pandas 库中的一个函数,用于从表格格式的文本文件(如 `.txt` 或 `.csv` 文件)中读取数据并将其加载到 DataFrame 对象中。Pandas 是 Python 中广泛使用的数据分析库。
### 主要参数:
- **filepath_or_buffer**: 文件路径或 URL。
- **sep**: 分隔符,默认为制表符 `\t`。
- **header**: 指定哪一行作为列名,如果文件没有列名则可以设置为 `None`。
- **names**: 列名列表,如果 `header=None`,则可以用这个参数指定列名。
- **index_col**: 将某列或多列设为索引。
- **usecols**: 需要读取的列,可以是列名列表或列索引列表。
- **dtype**: 指定各列的数据类型。
- **skiprows**: 跳过文件开头的某些行。
- **nrows**: 读取的行数。
- **na_values**: 指定哪些值应被视为缺失值。
- **parse_dates**: 将某些列解析为日期时间类型。
- **encoding**: 文件编码方式,例如 `'utf-8'` 或 `'latin1'`。
### 示例:
假设有一个名为 `data.txt` 的文件,内容如下:
```
date,value
2021-01-01,10
2021-01-02,20
2021-01-03,30
```
使用 `pd.read_table` 读取该文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.txt', sep=',')
print(df)
```
输出:
```
date value
0 2021-01-01 10
1 2021-01-02 20
2 2021-01-03 30
```
在这个例子中,`sep=','` 参数指定了文件中的分隔符为逗号。如果没有指定 `sep`,默认会使用制表符 `\t`。
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