python库--pandas--文本文件读取

.read_table() / read_csv()
	filepath_or_buffer	文件路径
	sep=’\t’	分隔符. 设置为N, 将尝试自动确定
	delimiter=N	sep的备用参数名
	header='infer'	int	用作列名称的行号
		ints	若传入列表则表示这几行都将作为列标签
		None	文件中不包含标题行
		'infer'	header = 0 if name is None else None
	names=N	作为列标签的列表
	index_col=N	int	用作行标签的列
		序列	使用MultiIndex
		F	强制使用第一列作为索引
	usecols=N	list_like: 要读取的列, 位置或列标签
	squeeze=F	若果解析的数据只有一列, 则返回一个Series
	prefix=N	在没有标题时添加到列号的前缀，例如'X'代表X0，X1，...
	mangle_dupe_cols=T	重复的列将被指定为”X”, "X.1"...“X.N”. 传入F将导致覆盖数据
	dtype=N	数据或每列数据类型. 例如:{'a'：np.float64，'b'：np.int32}
	engine=N	选择解析器引擎. ‘c’引擎速度更快，而’python’引擎目前更加完善
	converters=N	dict {key:fun(str)}. 转换某些列中的值的函数, 键是整数或列标签
	true_values=N	list. 要考虑的值为True   ???
	false_values=N	list. 要考虑的值为False   ???
	skipinitialspace=F	跳过分隔符后的空白符
	skiprows=N	要跳过的行号(list)或要跳过的行数(integer)
	nrows=N	要读取的文件的行数. 适用于读取大文件的片段
	na_values=N	识别为NaN的字符串或字符串列表
	keep_default_na=T	T设置的na_values追加到默认识别为NaN值的列表, 否则将覆盖默认
	na_filter=T	是否检测Na值, 在确定没有Na的数据中设置为F可提高读取大文件的性能
	verbose=F	是否显示每一列中的NA值的数量
	skip_blank_lines=T	如果为T, 则跳过空白行, 而不是解释为NaN值
	parse_dates=F	True: 尝试将索引解析成日期
		[位置或标签]: 尝试将这些列解析成日期
		[[位置或标签]]: 合并这些列并尝试将其解析成日期
		{name: [位置或标签]}: 合并指定列指定标签为name, 并尝试将其解析为日期
	infer_datetime_format=F	True: 尝试加快parse_dates解析速度
	keep_date_col=F	True: 若parse_dates解析成的日期列没有占用原数据标签, 则保留原始列
	date_parser=N	用于将字符串转换为datetime的函数, 默认dateutil.parser.parser
	dayfirst=F	True: 识别欧洲格式日期(日-月-年), 默认将识别为(月-日-年)
	iterator=F	生成迭代器, 通过迭代或get_chunk()获取数据块(默认全部)
	chunksize=N	int: 生成迭代器, 通过迭代或get_chunk()每次获取此参数指定大小的数据块
	compression='infer'	{'infer'，'gzip'，'bz2'，'zip'，'xz'，None}  用于磁盘上数据的即时解压缩。如果“infer”，则使用gzip，bz2，zip或xz，如果filepath_or_buffer是分别以“.gz”， “.bz2”， “.zip”或“xz”结尾的字符串，否则不进行解压缩。如果使用'zip'，ZIP文件必须只包含一个要读入的数据文件. 设置为无, 无解压缩
	thousands=N	str: 千位分隔符, 默认无
	decimal='.'	可识别为小数点的字符
	lineterminator=N	str(length 1) 将文件拆分成行的字符, 只有C解释器有效
	quotechar='"'	str(length 1) 用于表示带引号项目的开始和结束的字符. 引号项可以包含分隔符, 它将被忽略
	quoting=0	3: quotechar参数将不会生效
	escapechar=N	???
	comment=N	str(length 1) 以此字符开头的行将被当做空白行处理
	encoding=N	编码
	dialect=N	???
	tupleize_cols=F	当选择多行作为列标签时, 默认生成多级索引, 若设置为True, 则会把多个索引组成元组作为单个标签
	error_bad_lines=T	False: 异常行将被删除
	warn_bad_lines=T	error_bad_lines为False, 且此参数为True, 将会输出每一个error行的警告
	skipfooter=0	跳过文件底部的行数（不支持engine ='c'）
	skip_footer=0	弃用, 使用skipfooter参数
	doublequote=T	将连续多个quotechar指定的字符当做一个来识别
	delim_whitespace=F	指定是否将空白用作分隔符, 相当于设置sep='\s+'. 若设为True, 则不应为delimiter参数传入任何内容(支持Python解释器)
	compact_ints=F	将被删除
	use_unsigned=F	将被删除
	low_memory=T	???
	buffer_lines=N	将被删除
	memory_map=F	如果为filepath_or_buffer提供了文件路径，则将文件对象直接映射到内存上，并从中直接访问数据。使用此选项可以提高性能，因为不再有任何I / O开销
	float_precision=N	???
.read_fwf()		读取固定宽度格式的文件
.read_msgpack()		???

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