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Python Pandas读取csv/tsv文件（read_csv，read_table）的区别

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当使用Python Pandas对csv或tsv文件进行读取时，我们可以使用两个方法：read_csv和read_table。对于初学者，这两种方法可能会让人感到困惑，因为它们的功能和使用方式有很多相似之处。那么，这两个方法之间有什么区别呢？接下来，我们将详细介绍它们之间的不同点。

区别1：默认分隔符不同

read_csv和read_table方法的默认分隔符不同：

  • read_csv默认使用逗号作为分隔符
  • read_table默认使用制表符（tab）作为分隔符

因此，如果需要读取的文件中使用了不同于默认设置的分隔符，我们需要手动指定分隔符的类型。

例如，我们有以下的文本数据：

name   age  gender
Alice  25   F
Bob    30   M

如果我们使用read_csv和read_table方法读取这个数据文件，我们可以这样做：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')
df2 = pd.read_table('data.txt')

print(df1)
print(df2)

输出：

    name  age gender
0  Alice   25      F
1    Bob   30      M

    name   age  gender
0  Alice  25     F
1    Bob  30     M

我们可以看到，read_csv方法需要手动指定分隔符为制表符，否则会将整行数据当做一列来读取。

区别2：调用方式不同

另一个不同点是调用方式不同。在Pandas中，read_csv是DataFrame类的方法，而read_table是pandas模块顶级函数。

以下是使用read_csv方法的示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

以下是使用read_table方法的示例：

import pandas as pd

df = pd.read_table('data.txt')
print(df)

输出：

   name  age  gender
0  Alice   25       F
1    Bob   30       M

    name   age  gender
0  Alice  25     F
1    Bob  30     M

我们可以看到，两个方法都能正确读取数据文件并生成DataFrame对象，但是调用方式不同。

综上所述，read_csv方法和read_table方法的不同之处在于默认分隔符的不同和调用方式的不同，但是它们的基本功能都是读取csv或tsv文件并生成DataFrame对象。

需要注意的是，在实际使用中，我们通常会根据数据文件的情况选择使用哪一个方法，例如如果分隔符是逗号，我们就可以使用read_csv方法；如果分隔符是制表符，我们就可以使用read_table方法。但是这并不是强制性的要求，我们可以根据自己的需求来选择使用哪个方法。

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