第275篇原创
上篇：Python读写csv文件专题教程(1)
2.3 通用解析框架
dtype
承接前文，test.csv读入后数据框如下：
In [6]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+')
In [7]: df
Out[7]:
id id.1 age
0 1 'gz' 10
1 2 'lh' 12
使用dtypes查看每一列的数据类型，如下：
In [8]: df.dtypes
Out[8]:
id int64
id.1 object
age int64
dtype: object
如果我想修改age列的数据类型为float，read_csv时可以使用dtype调整，如下：
In [9]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',dtype={'age':float})
In [10]: df
Out[10]:
id id.1 age
0 1 'gz' 10.0
1 2 'lh' 12.0
In [11]: df.dtypes
Out[11]:
id int64
id.1 object
age float64
dtype: object
这个参数有用之处可能体现在如下这个例子，就是我某列的数据：
label
01
02
如果不显示的指定此列的类型str, read_csv解析引擎会自动判断此列为整形，如下在原test.csv文件中增加上面一列，如果不指定dtype, 读入后label列自动解析为整型
In [48]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+')
In [49]: df
Out[49]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 1
1 2 'lh' 12 2
如果按照如下指定：
In [51]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',dtype={'label':str})
In [52]: df
Out[52]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 01
1 2 'lh' 12 02
这样才能符合我们的预期
engine
Pandas目前的解析引擎提供两种：c, python，默认为c, 因为c引擎解析速度更快，但是特性没有python引擎高，如果使用c引擎没有的特性时，会自动退化为python引擎。
converters
converters参数是键为某列，值为函数的字典，它完成对列数据的变化操作，如下所示：
In [54]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',converters={'age':lambda x:1+int(
...: x)})
In [55]: df
Out[55]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 11 1
1 2 'lh' 13 2
完成对age列的数据加1，注意int(x),此处解析器默认所有列的类型为str，所以需要显示类型转换。
true_values
true_values参数指定数据中哪些字符应该被清洗为True, 同理，false_values参数指定哪些字符被清洗为False. 如下所示，修改原数据文件label列的值为：
In [66]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',true_values=['YES'])
In [67]: df
Out[67]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 YES
1 2 'lh' 12 NO
现在，我想转化 YES 为 True, NO 为 False. 这样使用参数：
In [68]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',true_values=['YES'],false_values=
...: ['NO'])
In [69]: df
Out[69]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 True
1 2 'lh' 12 False
注意！这里有处Pandas的parses.py模块该优化的地方，只指定YES 转True ，转化会失败，如下：
In [66]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',true_values=['YES'])
In [67]: df
Out[67]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 YES
1 2 'lh' 12 NO
skip_rows
过滤行，数据文件如下：
In [15]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0)
In [16]: df
Out[16]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 YES
1 2 'lh' 12 NO
想过滤掉index为0,1的行，使用skip_rows，如下：
In [17]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0,skiprows=[0,1])
In [18]: df
Out[18]:
Empty DataFrame
Columns: [2, 'lh', 12, NO]
Index: []
这与我们预想的不同，通过结果可以揣测skip_rows先发挥作用，此时默认没有header，过滤掉文件的前两行后，此时只剩下第三行，通过header为0，变为df的header. 数据域部分为空。
skiprows还可以被赋值为某种过滤规则的函数
skip_footer
从文件末尾过滤行，解析器退化为python. 这是因为c解析器没有这个特性。
In [23]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0,skipfooter=1)
/home/zglg/anaconda3/bin/ipython:1: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support skipfooter; you can avoid this warning by specifying engine='python'.
#!/home/zglg/anaconda3/bin/python
In [24]: df
Out[24]:
id id.1 age label
0 1 'gz' 10 YES
nrows
nrows参数设置一次性读入的文件行数，它在读入大文件时很有用，比如16G内存的PC无法容纳几百G的大文件.
此参数可以结合skiprows使用，比如我想从原始文件的第2行(文件第一行为列名)开始一次读入500行，就可以这么写：
df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=None,skiprows = 2, nrows=500
...: )
这样每次读取一个文件片(chunk)，直到处理完成整个文件。
解析框架的其他两个参数 low_memory, memory_map是布尔型变量，不再详细解释。
2.4 文件空值处理
na_values
这个参数可以配置哪些值需要处理成Na/NaN, 类型为字典，键指明哪一列，值为看做Na/NaN的字符.
假设我们的数据文件如下，date列中有一个#值，我们想把它处理成NaN值。
In [39]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0)
In [40]: df
Out[40]:
id id.1 age label date
0 1 'gz' 10 YES 1989-12-1
1 2 'lh' 12 NO #
可以使用，na_values实现：
In [41]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0,na_values=['#'])
In [42]: df
Out[42]:
id id.1 age label date
0 1 'gz' 10 YES 1989-12-1
1 2 'lh' 12 NO NaN
keep_default_na 是和na_values搭配的，如果前者为True，则na_values被解析为Na/NaN的字符除了用户设置外，还包括默认值。
skip_blank_lines
默认为True, 则过滤掉空行，如为False则解析为NaN. 如下：
In [53]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0,skip_blank_lines=False)
In [54]: df
Out[54]:
id id.1 age label date
0 1.0 'gz' 10.0 YES 1989-12-1
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2 2.0 'lh' 12.0 NO #
3 NaN NaN NaN NaN NaN
verbose
打印一些重要信息，如下
In [55]: df = pd.read_csv('test.csv',sep='\s+',header=0,verbose=True)
Tokenization took: 0.02 ms
Type conversion took: 0.88 ms
Parser memory cleanup took: 0.01 ms
分别统计了分词、类型转化、解析器内存清理花费的时长。
read_csv的其他参数还包括如下：
时间处理
迭代
文件压缩相关
错误处理
指定列的类型
指定列为 Categorical 类型
基于各种应用场景的参数灵活运用
接下来一一总结
本专题为Python与算法社区公众号出品，转载请注明出处。
Python与算法社区
