Pandas 两个函数pandas.DataFrame.from_csv和pandas.read_csv，并比较它们之间的不同之处

在本文中，我们将介绍Pandas中的两个函数pandas.DataFrame.from_csv和pandas.read_csv，并比较它们之间的不同之处。

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pandas.DataFrame.from_csv

pandas.DataFrame.from_csv函数用于从一个CSV文件创建一个DataFrame对象。以下是使用此函数创建DataFrame对象的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame.from_csv("data.csv")

这里，我们创建了一个名为data的DataFrame对象，并在文件“data.csv”中读取了数据。

注意：从Pandas 0.19版本开始，pandas.DataFrame.from_csv已被弃用。推荐使用pandas.read_csv。

pandas.read_csv

pandas.read_csv函数同样用于从CSV文件中读取数据，并创建一个DataFrame对象。以下是使用此函数创建DataFrame对象的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

这里，我们同样创建了一个名为data的DataFrame对象，并在文件“data.csv”中读取了数据。这种方法与使用pandas.DataFrame.from_csv相比有什么不同呢？

主要区别在于，pandas.DataFrame.from_csv允许用户使用自定义分隔符、行结束符和跳过行等选项来读取数据。而pandas.read_csv则支持更多更灵活的选项来读取数据，并可以处理更复杂的数据集。

例如，我们可以使用pandas.read_csv函数来读取一个CSV文件，并指定一些选项，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv", delimiter="\t", skiprows=2, header=None)

这里，我们使用了delimiter选项来指定制表符为分隔符。skiprows选项用于跳过前两行数据，header选项用于不使用文件中的第一行作为列名。

总结

通过上述示例代码和解释，我们可以了解到pandas.DataFrame.from_csv和pandas.read_csv的不同之处。虽然pandas.DataFrame.from_csv已被弃用，但在许多情况下，使用它们都可以很好地从CSV文件读取数据，并创建DataFrame对象。如果需要更精细的读取操作，可以使用pandas.read_csv函数，并指定更多选项来读取和处理数据。