pandas.read_csv()

Функция read_csv() загружает CSV-файл (или любой текст с разделителями) в DataFrame. Самая популярная функция импорта в Pandas — поддерживает десятки опций для парсинга.

Сигнатура

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=",", header="infer",
                names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None,
                parse_dates=None, na_values=None, encoding=None,
                skiprows=None, nrows=None)

Параметры

  • filepath_or_buffer — путь к файлу, URL или объект-файл.

  • sep — разделитель (",", ";", "\t").

  • header — номер строки заголовка или None.

  • names — список имён столбцов.

  • index_col — столбец-индекс.

  • usecols — список нужных столбцов.

  • parse_dates — столбцы для парсинга как даты.

  • encoding — кодировка файла, например "utf-8", "cp1251".

Возвращаемое значение

DataFrame.

Примеры

Пример 1. Простой лог Arduino

Файл log.csv:

ts,temp,hum
0,22.1,55
1,22.3,55
2,22.5,56

import pandas as pd

df = pd.read_csv("log.csv")
print(df)

   ts  temp  hum
0   0  22.1   55
1   1  22.3   55
2   2  22.5   56

Пример 2. Разделитель «;» (русский Excel)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv", sep=";", encoding="cp1251")
print(df.head())

# успешно прочитан файл с разделителем ;

Пример 3. Без заголовка, свои имена

import pandas as pd
from io import StringIO

text = "0,22.1\n1,22.3\n2,22.5"
df = pd.read_csv(StringIO(text), header=None, names=["ts", "temp"])
print(df)

   ts  temp
0   0  22.1
1   1  22.3
2   2  22.5

Пример 4. Дата как индекс

import pandas as pd
from io import StringIO

text = "date,v\n2026-01-01,10\n2026-01-02,20"
df = pd.read_csv(StringIO(text), index_col="date", parse_dates=["date"])
print(df)

             v
date
2026-01-01  10
2026-01-02  20

Пример 5. Только нужные столбцы и первые N строк

import pandas as pd
from io import StringIO

text = "ts,temp,hum,press\n0,22,55,1013\n1,23,56,1012\n2,24,57,1011"
df = pd.read_csv(StringIO(text), usecols=["ts", "temp"], nrows=2)
print(df)

   ts  temp
0   0    22
1   1    23

См. также

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации Pandas (https://pandas.pydata.org/docs/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.