不怕前路坎坷，只怕从一开始就走错了方向
Pandas 是python的一个数据分析包，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 就是为解决数据分析任务生的，无论是数据分析还是机器学习项目数据预处理中， Pandas 无处不在。
最近掉进一坑，差点铸成大错。实在没想到居然栽在pandas.read_csv上了，这里分享一下，希望引起大家注意，顺便重温一下read_csv的各种参数。
业务数据不方便拿出来演示，为尽可能复现，这里我手造了一份，另存为 income.csv 文件。
看起来都是正经的数据
翻船记
读取csv文件小菜一碟
import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv(r'C:\...\income.csv',encoding='utf-8')
看看数据信息：
df.info() RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 Data columns (total 1 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 income 6 non-null object dtypes: object(1) memory usage: 176.0+ bytes
诶，正经的数据怎么成了object？
不管它，硬转一发：
df=pd.DataFrame(df,dtype=np.float)
然后就报错了，1000被读成了字符串。
其实这里我还掉进了另一个坑，使用了一个已被弃用的 .convert_objects 方法。这种方法更硬，直接把string转成了NaN，所以后面各种操作流畅且错误地进行着....这都是 pandas 没升级的锅，定期检查升级包太有必要了（pip 的高阶玩法）
说回刚才的问题，1,000被读成了字符串是因为csv文件中它使用了千位分隔符。问题其实非常简单，设置一下 thousands 参数就行了
df2 = pd.read_csv(r'C:\...\income.csv',encoding='utf-8',thousands =',')
看一下info，格式是正经的 float
df2.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 Data columns (total 1 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 income 6 non-null float64 dtypes: float64(1)
往下继续
df2.describe() income count 6.000000 mean 16934.983333 std 40695.203980 min 0.000000 25% 32.425000 50% 300.000000 75% 875.000000 max 100000.000000
一切正常!
pandas.read_csv()参数
pandas.read_csv()的参数特别多，除了filepath，其他均可缺省。参数的具体含义这里就不赘述，还想复习一下的同学可以直接去看官方文档，虽然不可能所有都记住，还是需要对每个参数都留点印象！
