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import pandas as pdpd.read_csv(filepath_or_buffer,header,parse_dates,index_col)参数：filepath_or_buffer：字符串，或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL，有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv"header：将行号用作列名，且是数据的开头。注意当skip_blank_lines=True时，这个参数忽略注释行和空行。所以header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。(1)、header=None即指定原始文件数据没有列索引，这样read_csv为其自动加上列索引{从0开始}ceshi.csv原文件内容：c1,c2,c3,c4a,0,5,10b,1,6,11c,2,7,12d,3,8,13e,4,9,14df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=None)print(df)结果： 0 1 2 30 c1 c2 c3 c41 a 0 5 102 b 1 6 113 c 2 7 124 d 3 8 135 e 4 9 14(2)、header=None，并指定新的索引的名字names=seq序列df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=None,names=range(2,6))print(df)结果： 2 3 4 50 c1 c2 c3 c41 a 0 5 102 b 1 6 113 c 2 7 124 d 3 8 135 e 4 9 14(3)、header=None，并指定新的索引的名字names=seq序列；如果指定的新的索引名字的序列比原csv文件的列数少，那么就截取原csv文件的倒数列添加上新的索引名字df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4))print(df)结果： 2 3c1 c2 c3 c4a 0 5 10b 1 6 11c 2 7 12d 3 8 13e 4 9 14(4)、header=0表示文件第0行（即第一行，索引从0开始）为列索引df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0)print(df)结果： c1 c2 c3 c40 a 0 5 101 b 1 6 112 c 2 7 123 d 3 8 134 e 4 9 14(5)、header=0，并指定新的索引的名字names=seq序列df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,6))print(df)结果： 2 3 4 50 a 0 5 101 b 1 6 112 c 2 7 123 d 3 8 134 e 4 9 14注：这里是把原csv文件的第一行换成了range(2,6)并将此作为列索引(6)、header=0，并指定新的索引的名字names=seq序列；如果指定的新的索引名字的序列比原csv文件的列数少，那么就截取原csv文件的倒数列添加上新的索引名字df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4))print(df)结果： 2 3a 0 5 10b 1 6 11c 2 7 12d 3 8 13e 4 9 14parse_dates：布尔类型值 or int类型值的列表 or 列表的列表 or 字典（默认值为 FALSE）(1)True:尝试解析索引(2)由int类型值组成的列表(如[1,2,3]):作为单独数据列，分别解析原始文件中的1,2,3列(3)由列表组成的列表(如[[1,3]]):将1,3列合并，作为一个单列进行解析(4)字典(如{'foo'：[1, 3]}):解析1,3列作为数据，并命名为fooindex_col：int类型值，序列，FALSE（默认 None）将真实的某列当做index（列的数目，甚至列名）index_col为指定数据中那一列作为Dataframe的行索引，也可以可指定多列，形成层次索引，默认为None,即不指定行索引，这样系统会自动加上行索引。举例：df=pd.read_csv("ceshi.csv",index_col=0)print(df)结果： c2 c3 c4c1 a 0 5 10b 1 6 11c 2 7 12d 3 8 13e 4 9 14表示：将第一列作为索引indexdf=pd.read_csv("ceshi.csv",index_col=1)print(df)结果： c1 c3 c4c2 0 a 5 101 b 6 112 c 7 123 d 8 134 e 9 14表示：将第二列作为索引indexdf=pd.read_csv("ceshi.csv",index_col="c1")print(df)结果： c2 c3 c4c1 a 0 5 10b 1 6 11c 2 7 12d 3 8 13e 4 9 14表示：将列名"c1"这里一列作为索引index【注】：这里将"c1"这一列作为索引即行索引后，"c1"这列即不在属于列名这类，即不能使用df['c1']获取列值【注】：read_csv()方法中header参数和index_col参数不能混用，因为header指定列索引，index_col指定行索引，一个DataFrame对象只有一种索引squeeze：布尔值，默认FALSETRUE 如果被解析的数据只有一列，那么返回Series类型。 转载地址：http://tkxen.baihongyu.com/