熊猫 read_table()功能
原文:https://www.geeksforgeeks.org/pandas-read_table-function/
熊猫是分析数据、数据探索和操作最常用的软件包之一。在分析真实世界的数据时，我们经常使用网址来执行不同的操作，熊猫为此提供了多种方法。其中一种方法是 read_table() 。
参数: read_table(filepath_or_buffer，sep=False，分隔符=None，标头= '推断'，名称=None，index_col=None，usecols=None，挤压=False，前缀=None，mangle_dupe_cols = True，dtype=None，引擎=None，转换器=None，true_values=None，false_values=None，skipinitialspace = False，skiprows = None，skipfooter=0，nrows=None，na_name，lineterminator =无，quotechar= ' " '，quoting = 0，doublequote =真，escapechar =无，comment =无，编码=无，方言=无，tupleize_cols =无，error_bad_lines =真，warn_bad_lines =真，delim_空白=假，low_memory =真，memory_map =假，float_precision =无)
返回:以逗号('，')分隔的值文件(csv)作为带有标签轴的二维数据返回。
要获取文章中使用的 csv 文件的链接，点击这里。
代码#1: 显示文件的全部内容，各列用“，”分隔
# importing pandas
import pandas as pd
pd.read_table('nba.csv',delimiter=',')
输出:
代码#2: 跳过没有索引的行
# importing pandas
import pandas as pd
pd.read_table('nba.csv',delimiter=',',skiprows=4,index_col=0)
输出:
在上面的代码中，跳过了四行，显示了最后一个跳过的行。
代码#3: 跳过带索引的行
# importing pandas
import pandas as pd
pd.read_table('nba.csv',delimiter=',',skiprows=4)
输出:
代码#4: 如果是大文件，如果你想只读取几行，那么给指定需要的行数。
# importing pandas
import pandas as pd
pd.read_table('nba.csv',delimiter=',',index_col=0,nrows=4)
输出:
代码#5: 如果你想从文件底部跳过行，那么给跳过器所需的行数。
# importing pandas
import pandas as pd
pd.read_table('nba.csv',delimiter=',',index_col=0,
engine='python',skipfooter=5)
输出:
代码#6: 用作列名的行号，数据的开始出现在标题中给出的最后一个行号之后。
# importing pandas
import pandas as pd
pd.read_table('nba.csv',delimiter=',',index_col=0,header=[1,3,5])
输出:
