Python读取Excel/CSV文件：行数和列数获取方法

Python确定数据框中的行数和列数

ipython。
启动

Notebook，加载pylab环境：

ipython

Notebook

--pylab=inline

pandas提供了一个io工具来转换大文件。
完全加载9800万条数据只需要大约263秒，相当不错。

获取

熊猫

pd

Leader

=

pd.read_csv('dat

什么意思？dataframe中有多少行？

直接len(df['柱子name'])并获取列求其长度

1.打开dos命令窗口并安装两个所需的库：pip3install?xlrd;

3.创建文件，然后导入支持库importxlrdimportxlwt4.要打开Excel，首先使用open_workbook('path')获取行和列），要获取特定值，请使用cell(row,col).value.<。
/p>

5.请注意，您需要使用xlwt支持库中的write属性来写入该值。
思路是先新建一个excel，然后新建一个选项卡B，然后将数据集写入到B中，最后保存为excel.xls

1.读取Excel表格

要读取Excel，可以在官网安装。
您需要使用xlrd模块()。
大致流程如下：

1.导入模块

复制代码如下：

importxlrd

2.打开E。
从xcel文件中读取数据

复制代码如下：

data=xlrd.open_workbook('excel.xls')

导入工作表

①table=data.sheets()[0]#按索引顺序导入

②table=data.sheet_by_index(0)#按索引顺序导入导入

③table=data.sheet_by_name(u'Sheet1')#按名称导入

4获取整行整列的值（返回数组）

复制代码如下：

table.row_values(i)

table.col_values(i)

5.获取行数和列数。

复制代码如下：

table.nrows

table.ncols

6.获取单元格

复制代码如下：

table.cell(0,0).value

table.cell(2,3).value

对于我自己的使用，我发现获取单元最有用。
这相当于提供一个二维数组，你可以这样做：其余的人怎么样了？由于这个非常易于使用的库，代码非常简洁。
不过还是有一些坑需要一定的时间去探索。
现在让我们列出它们以供将来参考。

1.首先，我的统计是根据每个表的信息名称进行的，但是通过调试我发现其他表的名称不匹配。
我开始怀疑是编码问题，后来发现是空格的问题。
这是因为在Excel中输入内容时，您可以轻松地在某些名称后添加一些空格或Tab键。
这看起来似乎没有什么区别，但是当你的程序处理它们时，它们是两个完全不同的字符串。
我的解决方案是向我得到的每个字符串添加一个Strip()。
效果不错

2.它仍然是字符串匹配。
当我尝试确定特定单元格中的字符串（中文）是否与我指定的相同时，我发现没有匹配项。
Unicode的多样性不是很好。
百度了好几种解决方案，但是都很复杂或者没啥用。
最终我选择了更灵活的方式。
直接在Excel中比较想要的值结果不错，但是问题还没有解决。

2.创建Excel表格

创建Excel表格必须使用xlwt模块，该模块可以从官网下载（）。
一般使用流程如下：

1.导入模块

复制代码如下：

importxlwt

2.Workbook（其实是Excel，保存起来备用）

复制代码如下：

workbook=xlwt.Workbook(encoding='ascii')

3。
创建一个表。

复制代码如下：

worksheet=workbook.add_sheet('MyWorksheet')

4.将内容写入单元格。

复制代码如下：

worksheet.write(0,0,label='Row0,Column0Value')

5。
保存

复制代码如下。

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

我的要求相对简单，所以我在这里没有遇到任何问题。
唯一的建议是使用。
如果不使用ASCII编码，可能会出现奇怪的行为。

当然，xlwt的功能远不止这些。
还可以设置各种样式等。
一些附上示例。

复制代码如下：

示例在Python中使用xlwt创建Excel文档

下面是Python中的xlwt库。
以下是使用动态生成Excel文档的一些简单示例。

请参阅有用的替代方案Maybeezodf，它适用于LibreOffice/OpenOffice。
您可以创建OpenDocumentSpreadsheet(ODS)文件。
您可以在这里看到：

最简单的示例

importxlwt

workbook=xlwt.Workbook(encoding='ascii')

工作表=workbook.add_sheet('MyWorksheet')

worksheet.write(0,0,label='Row0,Column0Value')

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

内容沙发单元格格式指定

importxlwt

workbook=xlwt.Workbook(encoding='ascii')

worksheet=workbook.add_sheet('MyWorksheet')

font=xlwt.Font()#CreatetheFont

font.name='TimesNewRoman'

font.bold=True

font.underline=True

font.italic=True

style=xlwt.XFStyle()#CreatetheStyle

style.font=font#ApplytheFonttotheStyle

worksheet.write(0,0,label='Unformattedvalue')

worksheet.write(1,0,label='Formattedvalue'',style)#ApplytheStyletotheCell

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

在致敬softheFontObject

font.bold=True#Maybe:True,False

font.italic=True#Maybe:True,False

font.struck_out=True#也许:True,False

font.underline=xlwt.Font.UNDERLINE_SINGLE#也许:UNDERLINE_NONE,UNDERLINE_SINGLE、UNDERLINE_SINGLE_ACC、UNDERLINE_DOUBLE、UNDERLINE_DOUBLE_ACC

font.escapement=xlwt.Font.ESCAPMENT_SUPERSCRIPT#可能：ESCAPMENT_NONE、ESCAPMENT_SUPERSCRIPT、ESCAPMENT_SUBSCRIPT

font.family=xlwt.Font.FAMILY_ROMAN#也许：FAMILY_NONE、FAMILY_ROMAN、FAMILY_SWISS、FAMILY_MODERN、FAMILY_SCRIPT、FAMILY_DECORATIVE

font.charset=xlwt.Font.CHARSET_ANSI_LATIN#maybe:CHARSET_ANSI_LATIN,CHARSET_SYS_DEFAULT,CHARSET_SYMBOL,CHARSET_APPLE_ROMAN,CHARSET_ANSI_JAP_SHIFT_JIS、CHARSET_ANSI_KOR_HANGUL、CHARSET_ANSI_KOR_JOHAB、CHARSET_ANSI_CHINESE_GBK、CHARSET_ANSI_CHINESE_BIG5、CHARSET_ANSI_GREEK、CHARSET_ANSI_TURKISH、CHARSET_ANSI_VIETNAMESE、CHARSET_ANSI_HEBREW、CHARSET_ANSI_ARABIC、CHARSET_ANSI_BALTIC,CHARSET_ANSI_CYRILLIC,CHARSET_ANSI_THAI,CHARSET_ANSI_LATIN_II,CHARSET_OEM_LATIN_I

font.colour_index=?

font.get_biff_record=?

font.height=0x00C8#C8inHex(indecimal)=10pointsinheight。

font.name=?

font.outline=?

字体.shadow=?

Widthofacell设置

importxltw

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('我的工作表')

工作表。
write(0,0,'MyCellContents')

worksheet.col(0).width=3333#3333=1"（一英寸）。

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

输入DateintoaCell

importxlwt

importdatetime

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('MySheet')

style=xlwt.XFStyle()

style.num_format_str='M/D/YY'#Otheroptions:D-MMM-YY,D-MMM,MMM-YY,h:mm,h:mm:ss,h:mm,h:mm:ss,M/D/YYh:mm,mm:ss,[h]:mm:ss,mm:ss.0

worksheet.write(0,0,datetime.datetime.now(),sty)

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

添加FormulatoaCell

importxlwt

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('MySheet')

worksheet.write(0,0,5)#Outputs5

worksheet.write(0,1,2)#输出2

worksheet.write(1,0,xlwt.Formula('A1*B1'))#Shouldoutput"10"(A1[5]*A2[2])

worksheet.write(1,1、xlwt.Formula('SUM(A1,B1)'))#Shouldoutput"7"(A1[5]+A2[2])

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

向单元格添加超链接

导入xlwt

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('MySheet')

worksheet.write(0,0,xlwt.Formula('HYPERLINK(")";"Google")'))#Outputsthetext"Google"linkingto

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

合并列和行

我是portxlwt

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('MySheet')

worksheet.write_merge(0,0,0,3,'FirstMerge')#Mergesrow0'scolumns0through3。

font=xlwt.Font()#CreateFont

font.bold=True#SetfonttoBold

style=xlwt.gesrow1到2'columns0到3。

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

设置ContentsofaCell的排序

importxlwt

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('MySheet')

alignment=xlwt.Alignment(）#CreateAlignment

alignment.horz=xlwt.Alignment.HORZ_CENTER#可能：HORZ_GENERAL、HORZ_LEFT、HORZ_CENTER、HORZ_RIGHT、HORZ_FILLED、HORZ_JUSTIFIED、HORZ_CENTER_ACROSS_SEL、HORZ_DISTRIBUTED

alignment.vert=xlwt.Alignment.VERT_CENTER#也许：VERT_TOP、VERT_CENTER、VERT_BOTTOM、VERT_JUSTIFIED、VERT_DISTRIBUTED

style=xlwt.XFStyle()#CreateStyle

style.alignment=alignment#AddAlignmenttoStyle

worksheet.write(0,0,'CellContents',style)

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

添加边框单元格

#Note：我能够在源代码中找到超常数，但在我的系统（使用LibreOffice）上它们是仅显示为实线。

importxlwt

workbook=xlwt.Workbook()

Worket=workbook.add_sheet('MySheet')

borders=xlwt.Borders()#CreateBorders

borders.left=xlwt.Borders.DASHED#Maybe:NO_L细线、细线、中线、虚线、点线、粗线、双线、头发、中线、细点线、中线点线、细线点线、中线_DASH_DOT_DOTTED、SLANTED_MEDIUM_DASH_DOTTED或0x00到0x0D。

borders.right=xlwt.Borders.DASHED

borders.top=xlwt.Borders.DASHED

borders.bottom=xlwt.Borders.DASHED

borders.left_colour=0x40

borders.right_colour=0x40

borders.top_colour=0x40

borders.bottom_colour=0x40

style=xlwt.XFStyle()#CreateStyle

style.borders=borders#边框样式添加

worksheet.write(0,0,'CellContents',style)

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

BSetbackgroundColorofaCell

importxlwt

workbook=xlwt.Workbook()

worksheet=workbook.add_sheet('MySheet')

pattern=xlwt.Pattern()#CreatethePattern

pattern.pattern=xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN#也许：NO_PATTERN、SOLID_PATTERN、或0x00到0x12

pattern.pattern_fore_colour=5#也许：8through63.0=黑色、1=白色、2=红色、3=绿色、4=蓝色、5=黄色、6=洋红色、7=青色、16=栗色、17=深绿色、18=深蓝色、19=深是llow，几乎棕色），20=DarkMagenta，21=Teal，22=LightGray，23=DarkGray，thelistgoeson...

style=xlwt.XFStyle()#CreatethePattern

样式。
pattern=pattern#AddPatterntoStyle

worksheet.write(0,0,'CellContents',style)

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

TODO:ThingsLefttoDocument

-Panes--实际视图中的单独视图

-边框颜色（上面有记录，但不生效）一定不能）

-Bord

python读取第多少行的数据(python获取行数)

简介：今天CEO笔记给大家分享一下python读取多少行数据的相关内容，如果正好解决了你现在面临的问题，别忘了关注本页，现在就开始吧！

1使用xlrd读取

对应的方法如下。
您必须首先导入xlrd和numpy。
通过row_start和row_end检查行数，通过column_start和column_end检查列数

这里需要注意的是，python是从0开始索引，而excel在显示时是从1开始它。
索引

2.使用pandas下的read_excel函数

dframe=pd.read_excel(“file_name.xlsx”)

dframe=pd.read_excel(“file_name.xlsx”,sheetname=”Sheet_name”)

dframe=pd.read_excel(“file_name.xlsx”,sheetname=number)

读取表格有两种方法：

1.xlsread

[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');

这里输出的是一个对应的数字，一个对应的字符串和一个使用组装所有数据的单元格

对应的xlswrite格式：

xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])

2.read_table

使用Python编程现在是一个总共四十行的.CSV文件？

importpandasaspd

df=pd.read_csv("yourfilepath")

df.loc[10:20]

指定从Listpython中读取哪一行

1.打开表

table=xlrd.open("path_to_your_excel",'rb')

通常需要评估以防止表打开错误

尝试：

table=xlrd.open("path_to_your_excel",'rb')

exceptExceptioneption,e

printstr(e)

当表打开出错时，可以捕获异常

2一个表可以包含多个工作簿

。
p>

那么必须使用哪个工作簿

Python提供了三种方式获取

sheet1=table.sheet()[1]或

sheet1=table.sheet_by_index()或

sheet1=table.sheet_by_name("工作表名称")

3.上一步我们已经得到了具体的sheet（工作簿）

所以根据需要python提供了获取表格行数和列数的方法

获取行数：nrows=sheet.nrows

获取列数：ncols=sheet.cols

返回值类型为int

获取获取列数列或行可用于内部数据的后续审查因此下面提供python获取特定行或列的值的方法

4或列值

获取特定行的值：

nrow_value=sheet.row_values(number)

获取特定列的值：

ncol_value=sheet.col_values(number)

上面的#Row_values(number)表示想要获取某列某行的Index值，例如获取第一行的值为row_values(0)

返回值的类型为list

要获取整行整列的数据，Python提供了一个直接的方法，这样就得到了整个表格的数据，需要使用Gotofor循环来遍历每个单元格

如何使用python获取第5行、第10行、第15行和第n*5行的数据？

i?=?0

for?line?in?input_file:

?i?+=?1

?if?i?%?5?==?0:

?#?处理线n*5

?sprocess(line)

结论：以上是首席CTO关于python读取多少行数据的笔记的全部内容。
感谢您花时间阅读本网站的内容，希望它对您有用。
帮助，不要忘记搜索此页面以获取有关python读取多少行数据的更多信息。

python读文本有多少行(python查看数据有多少行)

简介：很多人都问过有关python可以读取多少行文本的相关问题。
本文中CTO的重点笔记将为您提供详细解答，供您参考。
让我们来看看！

Python处理总共有数百万行的文本。
要求每10000行插入固定行文本，例如'right;'。

#?-*-?coding:utf-8?-*-

#原始文件

f?=?open('d:\\000001.csv',?'r+')

#新建文件

t?=?open('d:\\000002.txt',?'w+')

n?=?1

x?=?100

#读取100行，插入一段数据是否

for?i?in?f.readlines():

t.write(i)

?if?n0?==?0:

t.write('--------------------------%s-----------------\n'?%x)

n？=?n?+?1

f.close()

t.close()

Python读取文本，读取到第389行后自动结束，文本未读完。
为什么会发生这种情况？

你应该运用判断力。
如果为空则退出。
当连续读写文本文件时会发生这种情况。

通常有以下几个原因：

1.最可能的原因是那里有一个文件结束符

2。
是否有一个空行。
执行strip()后进行评估。
我以前也遇到过这种情况。

3.第三种可能是你使用的是python3，在进行编码转换时出了问题。
存在特殊汉字或其他多字节字符

4．第四个文件已损坏。
操作系统会自动为您截断它。

5.有一个敏感词已经被防火墙给你截掉了。

6.缺乏记忆。
这种可能性很小。

Python统计文本中有多少行

编写一个文本统计脚本：计算并打印文本文件的统​​计数据，包括文件中的字符数、行数、单词数以及第10次出现的次数最多按顺序排序的单词

导入时间

keep=['a'、'b'、'c'、'd'、'e'、'f'、'g'、'h'、'i'、'j'、'k'、'l'、'm','NO','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z','','-',"'"]

stop_words=['the','and','i','to','of','a','you','my','that','in','她','他','她','他的','它','是','曾经','曾经']

defnormalize(s):

result=''

forceins.low():

ifcinkeep:

result+=c

如果你知道文本中某些行的行号，如何在python中直接读取它们？例如，您只想阅读第100行的文本。

1.在python中，只有seek可以转换为read，但它是基于字节的。
如果文本的每一行长度相同，那就没问题。
f.seek(99*n)然后f.readline()

2.如果您不知道每行的长度，请循环readline()100次。
)直接，如果总长度是10,000行，那么只会读取100行，但readlines()将读取10,000行。

3.如果文本是你写的，最好先坐下来评分。

如何在Python中查找文档的总行数？

要知道总行数，可以使用下面的方法

lines=file.readlines()

printlen(lines)

如果您只需要浏览文件，可以使用以下方法：

f=open('file','r')

forlineinopen('file'):

line=f.readline()

Python记录行号文件的内容被读取并继续继续上次读取

可以先将所有数据放入文件1.txt，然后创建文件2.txt并读取，最后一行保存为文件2.txt，仅包含文件路径名，在该过程中已成功处理读操作。
下次，使用这个2.txt来查找1.txt中的行。
程序将继续这一行。

结论：以上是首席CTO笔记编译的关于python可以读取多少行文本的问题的答案总结。
希望它对您有用！如果您的问题解决了，请分享给更多对此问题感兴趣的朋友~

python读取cvs文件多少行多少列(2023年最新分享)

简介：今天在《最佳CTO笔记》上，我会分享一些关于Python读取cvs文件的行数和列数的相关内容。
如果它解决了您当前面临的问题，请不要忘记关注该网站。
现在就开始吧！

Python返回csv文件中的列数

1.打开文件并返回行数。

2.返回列数、返回特定行、返回上一行、返回特定列、返回前几列、返回行和列。

3.逐行读取CSV，如果满足条件则返回行号。

Python读取CSV文件

读取CSV文件

最全

简化版

filepath_or_buffer:str,pathlib.str,pathlib.Path,py._path.local.LocalPath或anyobjectwitharead()方法（例如afilehandle或StringIO）

您可以指定一个URL。
可用的URL类型包括http、ftp、s3和file。
准备多个文件时

读取本地文件示例：//localhost/path/to/table.csv

**sep**:str,default','

指定分隔符。
如果未指定参数，则尝试使用逗号分隔。
如果分隔符长于一个字符并且不是“\s+”，则使用Python的解析器。
忽略数据中的逗号。
正则表达式示例：'\r\t'

**delimiter**:str,defaultNone

分隔符，替代分隔符（如果指定该参数，sep参数无效）

delim_whitespace:boolean,defaultFalse。

指定是否使用空格（''或''）作为分隔符。
这与设置sep='\s+'相同。
如果该参数设置为True，则分隔符参数被禁用。

新版本0.18.1支持

header:intorlistofints,default'infer'

指定的行号为列名，起始行号用作数据。
如果文件没有列名，则默认为0，否则设置为None。
如果显式设置header=0，则原有的列名将被替换。
header参数可以是一个列表，例如[0,1,3]。
此列表表明文件中的这些行将用作列标题（意味着每列有多个标题），并且中间的行将被忽略。
。

注意：如果Skip_blank_lines=True，则header参数会忽略注释行和空行，因此header=0代表数据的第一行，而不是文件的第一行。

**names**:array-like,defaultNone

header=None不是必需的，如果数据文件没有列标题行。
他将被处决。
除非设置了参数mangle_dupe_cols=True，否则默认列表中不会显示重复项。

index_col:intorsequenceorFalse,defaultNone

用作行索引的列号或列名称。
如果指定了序列，则存在多个行索引。

如果你的文件不规则并且行尾有分隔符，你可以设置index_col=False来防止pandas使用第一列作为行索引。

usecols:array-like,defaultNone

列表中的值必须对应于文件中的位置（数字必须对应于指定的列）。
在文件中作为列名称传递的字符。
示例：usecols的有效参数为[0,1,2]或['foo','bar','baz']。
使用此参数可以提高加载速度并减少内存消耗。

as_recarray:boolean,defaultFalse

已弃用：此参数将在未来版本中删除。
使用pd.read_csv(...).to_records()代替。

返回Numpy重新数组而不是DataFrame。
如果该参数设置为True。
首先使用挤压参数。
此外，行索引不再可用，并且索引列被忽略。

**squeeze**:boolean,defaultFalse

如果文件值包含列，则返回系列

**前缀**：str,defaultNone

如果列没有列标题，则为该列添加前缀。
例：加上'X'变为X0，'表示为'X.0'...'X.N'。
如果设置为false，任何重复的列都将被覆盖。

dtype:Typenameordictofcolumn-type,defaultNone

每列数据的数据类型。
示例：{'a':np.float64,'b':np.int32}

**engine**:{'c','python'},可选

使用解析器引擎。
尽管Cengine速度更快，但Python引擎目前功能更丰富。

使用的分析引擎。
您可以选择C​​或Python。
C引擎速度很快，但Python引擎有更多功能。

converters:dict,defaultNone

列转换函数的字典。
键可以是列名或列号。

true_values:list,defaultNone

ValuestoconsiderasTrue

false_values:list,defaultNone

ValuestoconsiderasFalse

**Skippinitialspace**:boolean,defaultFalse

忽略分隔符后的空格（默认为错误，即未被忽略）。

skiprows:list-likeorinteger,defaultNone

要忽略的行数（从文件开头）或要跳过的行号列表（从0开始）。

skipfooter:int,default0

从文件末尾开始忽略。
（C引擎不支持）

skip_footer:int,default0

已弃用：我们建议使用Skipfooter，它具有相同的功能。

nrows:int,defaultNone

读取的行数（从文件开头开始）。

na_values:scalar,str,list-like,ordict,defaultNone

用于替换NA/NaN的值集。
如果传递参数，则必须为某些列指定空值。
默认值为“1.#IND”、“1.#QNAN”、“N/A”、“NA”、“NULL”、“NaN”、“nan”。

**keep_default_na**:bool,defaultTrue

如果指定了na_values参数并且keep_default_na=False，则覆盖默认的NaN，否则添加Masu。

**na_filter**:boolean,defaultTrue

是否检查缺失值（空字符串或空值）。
对于大文件，确保数据集不包含空值可以提高读取速度。

verbose:boolean,defaultFalse

是否打印各种解析器输出信息，例如“非数字列的缺失值数量”。

skip_blank_lines:boolean,defaultTrue

True如果，则跳过空白行。
否则，记录为NaN。

**parse_dates**:booleanorlistofintsornamesorlistoflistoflistsordict,defaultFalse

infer_datetime_format:boolean,defaultFalse

如果设置为True并且parse_dates可用，pandas会尝试转换如果该方法可转换为类型，则将该方法解析为Date。
在某些情况下，速度可以快5-10倍。

**keep_date_col**:boolean,defaultFalse

连接多个列来解析日期时，请保留参与连接的列。
默认值为False。

date_parser:function,defaultNone

用于解析日期的函数。
默认情况下，使用dateutil.parser.parser进行转换。
Pandas尝试以三种不同的方式解析它，如果遇到问题，它会使用以下方法：

1.使用一个或多个数组（由parse_dates指定）作为参数。

2.将多列的指定字符串连接为一列。
3.每行调用一次date_parser函数，将一个或多个字符串（由parse_dates指定）作为参数进行解析。

**dayfirst**:boolean,defaultFalse

DD/MM格式的日期类型

**iterator**:boolean,defaultFalse

返回一个TextFileReader对象，用于逐块处理文件。

chunksize:int,defaultNone

文件块大小。
有关迭代器和块大小的更多信息，请参阅IOTools文档。

压缩：{'infer','gzip','bz2','zip','xz',None},default'infer'

压缩磁盘上的压缩文件使用直接地。
使用infer参数时，请使用gzip、bz2、zip或解压缩以“.gz”、“.bz2”、“.zip”或“xz”作为文件名后缀的文件。
否则，该文件将无法解压缩。
。
使用zip时，ZIP包必须仅包含一个文件。
如果您不想解压，请将其设置为“无”。

新版本0.18.1支持zip和xz解压。

thousands:str,defaultNone

第1000个分隔符，例如“,”或“.”<”/p>

字符小数点（例如欧洲数据使用​​“,”）。

float_precision:string,defaultNone

指定引擎的转换器。
使用ulduse表示浮点值。
对于常规转换器，选项为“无”；对于精密转换器，选项为“高”；对于往返转换器，选项为“round_trip”。

指定

**行终止符**:str(length1),defaultNone

行终止符符号。
仅由C解析器使用。

**quotechar**:str(length1),可选

引号用作前导字符和描述性字符。
引号内的分隔符将被忽略。

引号：intorcsv.QUOTE_*实例，默认0

控制CSV中的引号常量。
可选QUOTE_MINIMAL(0)、QUOTE_ALL(1)、QUOTE_NONNUMERIC(2)或QUOTE_NONE(3)

doublequote:boolean,defaultTrue

双引号（单引号为），并且报价参数为QUOTE_NONE如果不是，请使用双引号来指示引号内的元素将用作单个元素。

escapechar:str(length1),defaultNone

如果引号为QUOTE_NONE，则指定不受分隔符限制的字符。

comment:str,defaultNone

表示不解析多余行。
如果此字符出现在行的开头，则整行将被忽略。
该参数只能包含一个字符。
标题和跳过行中的空白行（例如skip_blank_lines=True）和注释行将被忽略。
例如，如果指定comment='#'来解析header=0的'#empty\na,b,c\n1,2,3'，则返回结果将为'a,b,c'。

encoding:str,defaultNone

指定字符集类型。
通常指定为“utf-8”。
ListofPythonstandardencodings

dialect:strorcsv.Dialectinstance,defaultNone

如果未指定特定语言，则sep大于1个字符时将被忽略。
有关更多信息，请参阅csv.Dialect文档。

tupleize_cols:boolean,defaultFalse

Leavealistoftuplesoncolumnsasis(defaultistoconverttoaMultiIn)dexonthecolumns)

error_bad_lines:boolean,defaultTrue

该行包含列如果有太多，默认不返回DataFrame。
如果设置为false，新行将被删除。
仅C解析器）。

warn_bad_lines:boolean,defaultTrue

如果error_bad_lines=False且warn_bad_lines=True，则打印所有“坏行”（仅适用于C解析器）。

**low_memory**:boolean,defaultTrue

分块加载到内存中并以低内存消耗进行解析。
但是，可能会发生类型混淆。
必须设置为False以避免类型混淆。
或者，使用dtype参数指定类型。
请注意，使用chunksize或iterator参数读取块会将整个文件读入数据帧，忽略类型（仅对C解析器有效）

**buffer_lines**:int,defaultNone

不推荐。
该参数值已被解析器弃用，并将在未来版本中删除。

compact_ints:boolean,defaultFalse

已弃用。
该参数在未来版本中将被删除

如果设置了compact_ints=True，整数类型的列将被存储为最小整数类型，有符号或不使用use_unsigned取决于参数。

use_unsigned:boolean,defaultFalse

已弃用：此参数将在未来版本中删除

如果整数列被压缩（即，compact_ints=True)，指定压缩列是有符号的还是无符号的。
。

memory_map:boolean,defaultFalse

如果使用的文件在内存中，则直接使用map文件。
使用这种方法，可以避免对文件进行重做IO操作。

ref：

Python如何读取CSV文件的某一列中的每一行数据并判断该值是否满足条件?

要读取csv文件，请使用csv.reader()方法。
返回的结果是一个_csv.reader对象。
可以遍历该对象来输出每一行、特定行或特定列。
这是代码：

每一行都是一个列表，可以通过条件进行判断。

结论：这是首席CTO关于cvs文件行数的注释。
我们总结了Python加载专栏相关内容的答案，希望对您有用。
问题解决后，请分享给更多对此问题感兴趣的朋友~