1. 文件读取函数

with open(doc_name, mode, encoding="utf-8") as f:
	data = f.read() 等读写操作

1.1 参数

参数：doc_name， 文件路径
参数： mode，
	常用模式：
		1.'r'，只读 用read()
		2.'w'， 只写 用write()       # 会清除之前写的内容，若没有，则新建
		3.'a'， 追加内容，用write()    #会在已经写的内容基础上追加新的内容
	
参数：encoding，默认"utf-8"，
	注意：要读取非UTF-8编码的文本文件，需要给open()函数传入encoding参数

对参数 mode，参见：文件读写操作。

1.2 file 对象属性

1.2.1 属性

file.closed	表示文件已经被关闭，否则为False
 
file.mode	文件打开时使用的访问模式

file.encoding	文件所使用的编码

file.name	文件名

file.newlines	
	未读取到行分隔符时为None；
	只有一种行分隔符时为一个字符串；
	当文件有多种类型的行结束符时，则为一个包含所有当前所遇到的行结束的列表。
	
file.softspace	为0表示在输出一数据后，要加上一个空格符，1表示不加

1.2.2 读操作

file.read([size])   将文件数据作为字符串返回，可选参数size控制读取的字节数
			 注意：当读取大文件时，反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。

file.readline([size])   每次读取一行内容
file.readlines([size])   返回文件中行内容的列表，size参数可选

1.2.3 写操作

file.write(str)   将字符串写入文件
file.writelines(strings)   将字符串序列写入文件

2. 利用pandas读取

2.1 函数接口

返回值为 dataframe

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, 			# 文件路径名，字符串类型
				sep=NoDefault.no_default, 		# 分隔符
				delimiter=None, 				# 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效） 
				header='infer', 				# 指定行数用来作为列名,以及数据开始行数
				names=NoDefault.no_default, 	# 要使用的列名
				index_col=None, 				# 用作 DataFrame 的行标签的列
				usecols=None, 					# 返回所有列的子集，即选中的列；	
				squeeze=None, 					# 如果解析后的数据只包含一列，则返回 Series，默认值为 False
				prefix=NoDefault.no_default, 	# 在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ... 
				mangle_dupe_cols=True, 			# 将重复的列‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。默认为True，如果设定为false则会将所有重名列覆盖
				dtype=None, 					# 每列数据的数据类型
				engine=None, 					# 解析引擎
				converters=None, 				# 用于转换特定列中值的函数的定义。键可以是整数或列标签
				true_values=None, 				# 列表类型，将其视为真 True
				false_values=None, 				# 列表类型，将其视为假 False
				skipinitialspace=False, 		# 忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）
				skiprows=None, 					# 需要忽略的行数
				skipfooter=0, 					# 从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持) 
				nrows=None, 					# 需要读取的行数（从文件头开始算起）。
				na_values=None, 				# 用于替换NA/NaN的值
				keep_default_na=True, 			# 解析数据时是否包含默认 NaN 值。
				na_filter=True, 				# 是否检查丢失值（空字符串或者是空值）
				verbose=False, 					# 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。 
				skip_blank_lines=True, 			# 如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。 
				parse_dates=None, 				# 解析日期
				infer_datetime_format=False, 	# 如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型
				keep_date_col=False, 			# 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。
				date_parser=None, 				# 于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。
				dayfirst=False, 				# DD/MM格式的日期类型
				cache_dates=True, 				# 如果为 True，则使用惟一的、已转换日期的缓存来应用日期时间转换。
				iterator=False, 				# 返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。
				chunksize=None, 				# 文件块的大小
				compression='infer', 			# 直接使用磁盘上的压缩文件。
				thousands=None, 				# 千分位分割符
				decimal='.', 					# 字符中的小数点
				lineterminator=None, 			# 行分割符，只在C解析器下使用。
				quotechar='"', 					# 用作标识开始和解释的字符。
				quoting=0, 						# 控制csv中的引号常量。
				doublequote=True, 				# 双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。
				escapechar=None, 				# 当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
				comment=None, 					# 标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。
				encoding=None, 					# 指定字符集类型，通常指定为'utf-8'；指定为Python标准字符编码
				encoding_errors='strict', 		# 如何对待编码错误
				dialect=None, 					# 如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。
				error_bad_lines=None, 			# 如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。	 
				warn_bad_lines=None, 			# 如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。 
				on_bad_lines=None, 				# 指定遇到错误行(字段太多的行)时要做什么。可选参数：‘error’, ‘warn’, ‘skip’
				delim_whitespace=False, 		# 指定是否使用空格(例如’或’)作为 sep。
				low_memory=True, 				# 分块加载到内存，再低内存消耗中解析。
				memory_map=False, 				# 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 
				float_precision=None, 			# 指定 C 引擎应该为浮点值使用哪个转换器
				storage_options=None)			# 对特定存储连接有意义的额外选项

2.2 重要参数解释

2.2.1 常用参数

参数：filepath, 			# 文件路径名，字符串类型
参数：sep，用于分割csv文件的分隔符；默认值为 ","
		注意：	1.当 engine="c"时，不能为空；
				2.当 engine="python"时，可以为空，python会自动探索分隔符；
				3.当 sep 是长度超过 1 的字符时，会被python视为正则表达式分割,并且忽略数据中的逗号；
参数：engine，解析引擎
		可选值：	1. "c"，快
				2. "python"，基本功能更完善
				3. "pyarrow"，支持多线程。

2.2.2 列名索引参数

参数：header， 可选类型：int, list of int, None；默认值 ‘infer’
		作用：指定行数用来作为列名,以及数据开始行数；
		注意：	1.默认值 ‘infer’ 是推断列名；
				2.如果没有传递名称，则默认为与 header = 0 相同，并且从文件的第一行推断出列名称；
				3.如果显式传递列名称，则行为与 header = None 相同；
				4.如果 header = 0 则会替换掉原来的列名；
参数：names，array类型，要使用的列名，即最后结果中的列名；
参数：index_col， 可选类型：int, str, sequence of int / str,  False, 默认值：None
		作用：用作 DataFrame 的行标签的列，可以作为字符串名称或列索引给出。
		注意：	1.如果给定 int/str 序列，则使用 MultiIndex；
				2.index_col=False 用来强制使pandas不使用第一列作用索引；
参数：dtype，关于列的字典类型；
		作用：指定每列数据的数据类型			
		案例：{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} 	

2.2.3 内容读取选择（行列）

参数：usecols，列表类型
		作用：返回所有列的子集，即选中的列；				
		注意：	1.若给定了names，则不能使用文件的标题行；
参数：skiprows，列表类型
		作用：要跳过的行数；
		注意：	1.从文件开始处算起，第一行为 0；
参数： nrows，整型；
		作用：要读取的行数（从文件头开始算起），用于从大文件中读取一些小样本

2.2.4 缺失值参数

参数： na_values，scalar, str, list-like, or dict
		作用： 用于替换NA/NaN的值。如果是字典，则指定对应列空值的替换								
		默认为解析NaN的顺序为：'', ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<NA>’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’.
参数： keep_default_na，布尔类型，默认值为 True
		作用：解析数据时是否包含默认 NaN 值；
		注意：与 na_values 有关；
		
参数：na_filter，布尔类型，默认为 True
		作用：是否检查丢失值（空字符串或者是空值），当为大文件且无缺失值时，可提升读取速度；

2.2.5 大文件参数

参数：iterator，布尔类型，默认为false 				
	作用：返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。
参数：chunksize， int, default None
	作用： 文件块的大小，一次读取多少行数据
参数：compression，字符串或字典类型，默认值'infer', 			
	作用：直接使用磁盘上的压缩文件。
	如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。
	如果使用zip，那么ZIP包中必须只包含一个文件。
	设置为None则不解压。 

2.2.6 日期参数

3. Python直接读取

import csv

with open(path_name) as f:
	f_csv = csv.reader(f)
	headers = next(f_csv)		# 获取表头
	for row in f_csv:
		pass 			# 获取每一行的数据进行操作

3.1 数据类型转换

column_types = [str, float, str, ..., int]
with open('file_name.csv') as f:
	f_csv = csv.reader(f)
	headers = next(f_csv)		# 获取表头
	for row in f_csv:
		row = [convert(value) for convert, value in zip(column_types, row)]