read_csv()：读取CSV格式的文件。read_excel()：读取Excel格式的文件。read_hdf()：读取HDF5格式的文件。read_json()：读取JSON格式的文件。read_pickle()：读取Python序列化格式的文件（即pickle文件）。

如果使用的文件在内存内,那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。ref:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html已赞过已踩过<你对这个回答的评价是?评论收起为...

你将会员卡号想象成你那表格里的时间，其他是一样的。

csv文件默认的是以逗号为分隔符，但是中文中逗号的使用率很高，爬取中文数据时就容易造成混淆，所以使用pandas写入csv时可以设置参数sep=’\t’，即以tab为分隔符写入。毕竟tab在中文习惯里用的很少嘛。那这样在后面读取...

很多数据是从网上下载而来，数据的格式可能是csv，那么pandas可以很容易的从csv格式的文件中读取数据，下面我们来看看具体的过程：引入pandas使用pandas下的read_csv方法，读取csv文件，参数是文件的路径，这是一个相对路径，是...

用pandas读取csv文件时，若其中的数值过长（超过16位）时，就会自动将数字转化成科学计数法，在某些任务中，这并不是一个好事。这里发现使用python的csv库来读取不会出现这个问题，具体操作如下：

python中读取csv方法有3种：第一种，普通方法读取（open函数打开，然后使用for循环读取内容）；第二种，使用用CSV标准库读取；第三种，用pandas模块读取。

接下来就可以使用绝对不会出错的相对路径来读取该csv文件了。只需要写上csv文件的名称就可以来将其在python程序内打开并读取，代码示例如下所示：importpandasaspdtrain=pd.read_csv...

python3读取csv文件的默认编码为unicode，unicode并不是编码格式，而是字符集，它包含了世界上目前所有的符号，所以unicode没有decode属性在read_csv的后面加上.astype(str)

处理方式：df=pd.read_csv('{}.csv'.format(csv_name),dtype=object)加上：dtype=object