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pandas.read_table 是一个用于读取表格数据文件的函数,通常用于读取分隔符分隔的文本文件。该函数是 pandas.read_csv 的一个通用版本,允许更灵活地指定分隔符。
语法为:
pandas.read_table(filepath_or_buffer,
*,
sep=_NoDefault.no_default,
delimiter=None,
header='infer',
names=_NoDefault.no_default,
index_col=None,
usecols=None,
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=_NoDefault.no_default,
skip_blank_lines=True,
parse_dates=False,
infer_datetime_format=_NoDefault.no_default,
keep_date_col=_NoDefault.no_default,
date_parser=_NoDefault.no_default,
date_format=None,
dayfirst=False,
cache_dates=True,
iterator=False,
chunksize=None,
compression='infer',
thousands=None,
decimal='.',
lineterminator=None,
quotechar='"',
quoting=0,
doublequote=True,
escapechar=None,
comment=None,
encoding=None,
encoding_errors='strict',
dialect=None,
on_bad_lines='error',
delim_whitespace=_NoDefault.no_default,
low_memory=True,
memory_map=False,
float_precision=None,
storage_options=None,
dtype_backend=_NoDefault.no_default)
参数:
更多参数的解释见 pd.read_csv() 。
返回值:
import pandas as pd
# 从 tab 分隔符的文本文件读取数据
df = pd.read_table('data.txt', sep='\t')
# 读取带有自定义列名的文件
df = pd.read_table('data.txt',
names=['Column1', 'Column2', 'Column3']
)
# 跳过前两行,指定分块处理的行数
df = pd.read_table('data.txt', skiprows=2, chunksize=1000)
更新时间:2024-07-10 14:46:07 标签:pandas python table