需要在程式碼中加這個：

df = pd.read_csv('somefile.csv', low_memory=False)

pandas.read_csv引數整理

讀取CSV（逗號分割）檔案到DataFrame

也支援檔案的部分匯入和選擇迭代

引數：

low_memory : boolean, default True

分塊載入到記憶體，再低記憶體消耗中解析。但是可能出現型別混淆。確保型別不被混淆需要設定為False。或者使用dtype 引數指定型別。注意使用chunksize 或者iterator 引數分塊讀入會將整個檔案讀入到一個Dataframe，而忽略型別（只能在C解析器中有效）

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)

可以是URL，可用URL型別包括：http, ftp, s3和檔案。對於多檔案正在準備中

本地檔案讀取例項：://localhost/path/to/table.csv

sep : str, default ‘,’

指定分隔符。如果不指定引數，則會嘗試使用逗號分隔。分隔符長於一個字元並且不是‘\s+’,將使用python的語法分析器。並且忽略資料中的逗號。正則表示式例子：'\r\t'

delim_whitespace : boolean, default False.

指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作為分隔符使用，等效於設定sep='\s+'。如果這個引數設定為Ture那麼delimiter 引數失效。

header : int or list of ints, default ‘infer’

指定行數用來作為列名，資料開始行數。如果檔案中沒有列名，則預設為0，否則設定為None。如果明確設定header=0 就會替換掉原來存在列名。header引數可以是一個list例如：[0,1,3]，這個list表示將檔案中的這些行作為列標題（意味著每一列有多個標題），介於中間的行將被忽略掉。

注意：如果skip_blank_lines=True 那麼header引數忽略註釋行和空行，所以header=0表示第一行資料而不是檔案的第一行。

names : array-like, default None

用於結果的列名列表，如果資料檔案中沒有列標題行，就需要執行header=None。預設列表中不能出現重複，除非設定引數mangle_dupe_cols=True。

index_col : int or sequence or False, default None

用作行索引的列編號或者列名，如果給定一個序列則有多個行索引。

如果檔案不規則，行尾有分隔符，則可以設定index_col=False 來是的pandas不適用第一列作為行索引。

usecols : array-like, default None

返回一個數據子集，該列表中的值必須可以對應到檔案中的位置（數字可以對應到指定的列）或者是字元傳為檔案中的列名。例如：usecols有效引數可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用這個引數可以加快載入速度並降低記憶體消耗。

as_recarray : boolean, default False

不贊成使用：該引數會在未來版本移除。請使用pd.read_csv(...).to_records()替代。

返回一個Numpy的recarray來替代DataFrame。如果該引數設定為True。將會優先squeeze引數使用。並且行索引將不再可用，索引列也將被忽略。

squeeze : boolean, default False

如果檔案值包含一列，則返回一個Series

prefix : str, default None

在沒有列標題時，給列新增字首。例如：新增‘X’ 成為 X0, X1, ...

mangle_dupe_cols : boolean, default True

重複的列，將‘X’...’X’表示為‘X.0’...’X.N’。如果設定為false則會將所有重名列覆蓋。

dtype : Type name or dict of column -> type, default None

每列資料的資料型別。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

engine : {‘c’, ‘python’}, optional

Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

使用的分析引擎。可以選擇C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完備。

converters : dict, default None

列轉換函式的字典。key可以是列名或者列的序號。

true_values : list, default None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

skipinitialspace : boolean, default False

忽略分隔符後的空白（預設為False，即不忽略）.

skiprows : list-like or integer, default None

需要忽略的行數（從檔案開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始）。

skipfooter : int, default 0

從檔案尾部開始忽略。 (c引擎不支援)

skip_footer : int, default 0

不推薦使用：建議使用skipfooter ，功能一樣。

nrows : int, default None

需要讀取的行數（從檔案頭開始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

一組用於替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。預設為‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

keep_default_na : bool, default True

如果指定na_values引數，並且keep_default_na=False，那麼預設的NaN將被覆蓋，否則新增。

na_filter : boolean, default True

是否檢查丟失值（空字串或者是空值）。對於大檔案來說資料集中沒有空值，設定na_filter=False可以提升讀取速度。

verbose : boolean, default False

是否列印各種解析器的輸出資訊，例如：“非數值列中缺失值的數量”等。

skip_blank_lines : boolean, default True

如果為True，則跳過空行；否則記為NaN。

parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

• boolean. True -> 解析索引
• list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作為獨立的日期列；
• list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合併1,3列作為一個日期列使用
• dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> 將1,3列合併，並給合併後的列起名為"foo"

infer_datetime_format : boolean, default False

如果設定為True並且parse_dates 可用，那麼pandas將嘗試轉換為日期型別，如果可以轉換，轉換方法並解析。在某些情況下會快5~10倍。

keep_date_col : boolean, default False

如果連線多列解析日期，則保持參與連線的列。預設為False。

date_parser : function, default None

用於解析日期的函式，預設使用dateutil.parser.parser來做轉換。Pandas嘗試使用三種不同的方式解析，如果遇到問題則使用下一種方式。

1.使用一個或者多個arrays（由parse_dates指定）作為引數；

2.連線指定多列字串作為一個列作為引數；

3.每行呼叫一次date_parser函式來解析一個或者多個字串（由parse_dates指定）作為引數。

dayfirst : boolean, default False

DD/MM格式的日期型別

iterator : boolean, default False

返回一個TextFileReader 物件，以便逐塊處理檔案。

chunksize : int, default None

compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’

直接使用磁碟上的壓縮檔案。如果使用infer引數，則使用 gzip, bz2, zip或者解壓檔名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’這些為字尾的檔案，否則不解壓。如果使用zip，那麼ZIP包中國必須只包含一個檔案。設定為None則不解壓。

新版本0.18.1版本支援zip和xz解壓

thousands : str, default None

千分位分割符，如“，”或者“."

decimal : str, default ‘.’

字元中的小數點 (例如：歐洲資料使用’，‘).

float_precision : string, default None

Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

指定

lineterminator : str (length 1), default None

行分割符，只在C解析器下使用。

quotechar : str (length 1), optional

引號，用作標識開始和解釋的字元，引號內的分割符將被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

控制csv中的引號常量。可選 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True

雙引號，當單引號已經被定義，並且quoting 引數不是QUOTE_NONE的時候，使用雙引號表示引號內的元素作為一個元素使用。

escapechar : str (length 1), default None

當quoting 為QUOTE_NONE時，指定一個字元使的不受分隔符限值。

comment : str, default None

標識著多餘的行不被解析。如果該字元出現在行首，這一行將被全部忽略。這個引數只能是一個字元，空行（就像skip_blank_lines=True）註釋行被header和skiprows忽略一樣。例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那麼返回結果將是以’a,b,c'作為header。

encoding : str, default None

dialect : str or csv.Dialect instance, default None

如果沒有指定特定的語言，如果sep大於一個字元則忽略。具體檢視csv.Dialect 文件

tupleize_cols : boolean, default False

Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True

如果一行包含太多的列，那麼預設不會返回DataFrame ，如果設定成false，那麼會將改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True

如果error_bad_lines =False，並且warn_bad_lines =True 那麼所有的“bad lines”將會被輸出（只能在C解析器下使用）。

buffer_lines : int, default None

不推薦使用，這個引數將會在未來版本移除，因為他的值在解析器中不推薦使用

compact_ints : boolean, default False

不推薦使用，這個引數將會在未來版本移除

如果設定compact_ints=True ，那麼任何有整數型別構成的列將被按照最小的整數型別儲存，是否有符號將取決於use_unsigned 引數

use_unsigned : boolean, default False

不推薦使用：這個引數將會在未來版本移除

如果整數列被壓縮(i.e. compact_ints=True)，指定被壓縮的列是有符號還是無符號的。

memory_map : boolean, default False

如果使用的檔案在記憶體內，那麼直接map檔案使用。使用這種方式可以避免檔案再次進行IO操作。