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1. 加载csv/txt格式文件
- pd. read_csv()
- pd.read_table()
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| path | 唯一必填参数，表示文件路径名、URL、文件型对象的字符串 |
| sep | 用于对文件中各个字段进行拆分的字符序列或正则表达式，默认使用逗号作为分隔符 |
| header | 用作DataFrame列名的行号，默认为0（即第一行）。数据中心没有标题行时，设置header=None |
| index_col | 用作索引的列编号或列名。可以是单个列名/列编号，也可以是多个列名/列编号组成的列表 |
| names | 可用来对列重命名，即添加新的表头。 |
| skiprows | 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 |
| nrows | 需要读取的行数 |
| iterator | 返回一个TextParser对象，一遍逐块读取文件 |
| chunksize | 文件块的大小，用于迭代 |
| Ship_footer | 需要忽略的行数（从文件尾开始算起） |
| encoding | 文本编码格式 |
2. 文件保存
- DataFrame.to_csv()
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| path | 唯一必填参数，表示文件路径名、URL、文件型对象的字符串 |
| sep | 用于对文件中各个字段进行拆分的字符序列或正则表达式，默认使用逗号作为分隔符 |
| mode | 导出模式，‘w’为导出到新文件，‘a’为追加到现有文件末尾 |
| index | 是否导出航索引，默认为True |
| header | 是否导出列索引，默认为True |
希望能够对你有所帮助。
