パンダのread_tableとread_csvに違いはありますか？

私はそれをテストし、目に見える相違もなく文書をチェックしました。どちらの場合でも、私はちょうどその場合に尋ねたがっています。パンダのread_tableとread_csvに違いはありますか？

他のタイプでも動作するにもかかわらず、read_csvはcsvにのみ使用する必要がありますか？ read_tableは何のためにも使えますか？それらが存在する間に同じであれば？

2017-01-16 gsa

あなたはどちらかの一般的な区切りファイルのために働くために、差がデフォルトのparamsは、インスタンスsepためread_csvためread_tableしかし,ためのタブがあり、ある得ることができます。

read_csv = _make_parser_function('read_csv', sep=',') 
read_csv = Appender(_read_csv_doc)(read_csv) 

read_table = _make_parser_function('read_table', sep='\t') 
read_table = Appender(_read_table_doc)(read_table)

と_make_parser_function：

def _make_parser_function(name, sep=','):

であるあなたは、彼らが異なるセパレータと同じ機能を呼び出すsource

を見れば彼らは両方とも同じ下

を実施していますsep argを受け入れる一般的な方法

出典

2017-01-16 16:55:36 EdChum

そして、sep引数、カンマ、タブのこれらのバリエーションは何を意味していますか？ – gsa

'' read_table'は '' col1 \ tcol2''を解析できますが、 '' read_csv''は '' col1、col2''を解析します。 – EdChum

あなたはread_tableでカンマ区切りのファイルを開くことはできませんもしあなたがSEP引数をSEP = "、"？ – gsa

パンダのread_tableとread_csvに違いはありますか？

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