pandas 中的 read_table 和 read_csv 有区别吗？

Question

我已经对其进行了测试，并且还检查了没有明显差异的文档。无论哪种方式，我都想问一下以防万一。

您是否认为 read_csv 应该只用于 csv，即使它适用于其他类型？而 read_table 适用于任何事情？以及它们存在时是否相同？

Answer 1

您可以对常规分隔文件工作，不同之处在于默认参数，例如sep 是'\t'（制表符），用于read_table，但',' 用于read_csv。它们在下面的实现都是一样的

如果你看source

他们用不同的分隔符调用相同的函数：

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)

和_make_parser_function:

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

是接受sep arg 的通用方法

Answer 2

唯一的区别实际上是sep 参数的默认值。

read_csv 使用 sep=','，read_table 使用 sep='\t'，仅此而已。

我们可以在inspect 模块的帮助下通过将签名parameters 作为有序映射来确认这一点。

import inspect                                                                                                     
import pandas as pd                                                                                                

params_csv = inspect.signature(pd.read_csv).parameters                                                                
params_table = inspect.signature(pd.read_table).parameters

参数的对称差只有两个元素，它们都对应sep参数及其两个函数的不同默认值。

>>> params_csv.items() ^ params_table.items()                                                                                
{('sep', <Parameter "sep=','">), ('sep', <Parameter "sep='\t'">)}

Answer 3

编辑：Upon discussion，决定保留read_table，所以这个函数现在是undeprecated。

如果你签出~~Pandas documentation for read_table:

Deprecated 从 0.24.0 版开始。

请改用pandas.read_csv()，如有必要，请传递sep='\t'。

所以建议不要使用read_table()。