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read_csv函數(shù)是 pandas 庫中的一個(gè)函數(shù)，用于讀取 CSV 文件并將其轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對(duì)象。
以下是 read_csv 函數(shù)的使用方法：

1. 導(dǎo)入 pandas 庫：

import pandas as pd

1. 使用 read_csv 函數(shù)讀取 CSV 文件：

df = pd.read_csv('file.csv')

其中，file.csv是要讀取的 CSV 文件的路徑。

1. 可選地，可以使用 sep 參數(shù)指定 CSV 文件中的分隔符，默認(rèn)為逗號(hào)（,）：

df = pd.read_csv('file.csv', sep=';')

1. 可選地，可以使用 header 參數(shù)指定 CSV 文件中是否存在標(biāo)題行，以及標(biāo)題行的位置，默認(rèn)為'infer'，表示自動(dòng)推斷：

df = pd.read_csv('file.csv', header=0)

其中，header=0表示第一行為標(biāo)題行，header=None表示沒有標(biāo)題行。

1. 可選地，可以使用 names 參數(shù)指定自定義的列名：

df = pd.read_csv('file.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'])

其中，['col1', 'col2', 'col3']是自定義的列名列表。

1. 可選地，可以使用 index_col 參數(shù)指定作為索引的列的位置或列名：

df = pd.read_csv('file.csv', index_col=0)

其中，index_col=0表示將第一列作為索引。

1. 可選地，可以使用 dtype 參數(shù)指定每列的數(shù)據(jù)類型：

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'col1': str, 'col2': int, 'col3': float})

其中，{'col1': str, 'col2': int, 'col3': float}是每列的數(shù)據(jù)類型字典。

1. 可選地，可以使用 skiprows 參數(shù)跳過指定的行數(shù)：

df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=[0, 2, 3])

其中，skiprows=[0, 2, 3]表示跳過第 1、3 和 4 行。
這些只是 read_csv 函數(shù)的一些常用參數(shù)，還有其他一些參數(shù)可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)置。

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