Pandas的read_csv的参数

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', 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, 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, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=False, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, as_recarray=False, compact_ints=False, use_unsigned=False, low_memory=True, buffer_lines=None, memory_map=False, float_precision=None)

• 必填参数

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path,
py._path.local.LocalPath or any object with a read() method 
(such as a file handle or StringIO)
读取文件路径，可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。

• 常用参数

sep :str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。csv文件一般为逗号分隔符。

delimiter ： str, default None
定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

delim_whitespace :boolean, default False.
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。
如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。

• 常用参数，对于数据读取有表头和没表头的情况很实用

header :int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。

• 常用参数

names :  array-like, default None
用于结果的列名列表，对各列重命名，即添加表头。
如数据有表头，但想用新的表头，可以设置header=0,names=['a','b']实现表头定制。

• 常用参数

index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。
可使用index_col=[0,1]来指定文件中的第1和2列为索引列。

• 常用参数

usecols : array-like, default None
返回一个数据子集，即选取某几列，不读取整个文件的内容，有助于加快速度和降低内存。
usecols=[1,2]或usercols=['a','b']

squeeze : boolean, default False
如果文件只包含一列，则返回一个Series

prefix :  str, default None
在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ...

mangle_dupe_cols : boolean, default True
重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。如果设定为False则会将所有重名列覆盖。

• 常用参数，这个其实可能不常用

dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

engine :  {‘c’, ‘python’}, optional
使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

converters : dict, default None
列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

true_values和false_values :  list, default None
Values to consider as True or False

skipinitialspace :boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）

skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。

skipfooter : int, default 0
从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

nrows : int, default None
需要读取的行数（从文件头开始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。
默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

keep_default_na :  bool, default True
如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。

na_filter : boolean, default True
是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。
对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。

verbose :boolean, default False
是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

skip_blank_lines :boolean, default True
如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。

• 常用参数，主要用于指定日期类型

parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

boolean. True -> 解析索引
list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列；
list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用
dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo"

示例：df=pd.read_csv(file_path,parse_dates=['time1','time2'])，
把time1和time2两列解析为日期格式。
这里不得不说，很遗憾中文不行，比如‘4月5日’这种格式就不能解析。

infer_datetime_format :boolean, default False
如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。
在某些情况下会快5~10倍。

keep_date_col : boolean, default False
如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。

date_parser :  function, default None
于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。
Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。
1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；
2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；
3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。

dayfirst : boolean, default False
DD/MM格式的日期类型

• 大文件常用参数

iterator : boolean, default False
返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。

• 大文件常用参数

chunksize : int, default None
文件块的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’
直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。
如果使用zip，那么ZIP包中必须只包含一个文件。设置为None则不解压。
新版本0.18.1版本支持zip和xz解压

thousands : str, default None
千分位分割符，如“，”或者“."

decimal : str, default ‘.’
字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).

float_precision : string, default None
Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. 
The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter,
and round_trip for the round-trip converter.

lineterminator : str (length 1), default None
行分割符，只在C解析器下使用。

quotechar : str (length 1), optional
引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
控制csv中的引号常量。
可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True
双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，
使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。

escapechar : str (length 1), default None
当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。

comment : str, default None
标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。
这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。
例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c'作为header。

• 常用参数

encoding : str, default None
指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None
如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档

tupleize_cols : boolean, default False
Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True
如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True
如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。

low_memory : boolean, default True
分块加载到内存，在低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。
确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。
注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，
而忽略类型（只能在C解析器中有效）

#读取多个文件
import pandas
import glob
for r in glob.glob("test*.csv"):
        csv=pandas.read_csv(r)
        csv.to_csv("test.txt",mode="a+")

参考资料：链接，通过此文整理。