📚数据分析小技巧 | `pd.read_csv()` 常用参数解读 📊
导读 在处理数据时，`pandas` 的 `pd.read_csv()` 是最常用的函数之一。它能够轻松读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。今天，让...
在处理数据时，`pandas` 的 `pd.read_csv()` 是最常用的函数之一。它能够轻松读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。今天，让我们一起探索它的几个关键参数吧！✨
首先，`sep` 参数非常重要，用于指定分隔符，默认是逗号 `,`。如果文件使用其他符号（如分号 `;`），记得设置 `sep=';'`。接着，`header` 参数定义表头的位置，默认为 0（第一行）。若没有表头，可以设置为 `None`。此外，`encoding` 参数用来解决编码问题，比如添加 `encoding='utf-8'` 可避免乱码出现。
还有 `usecols` 参数，能帮助你只加载需要的列，节省内存！例如：`usecols=['A', 'B']`。最后，别忘了检查数据是否对齐，利用 `skiprows` 跳过无关行。掌握这些参数，数据分析更高效！💪
快来试试吧，让数据处理变得更简单！💡
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