在做數據處理，數據分析的時候，免不了讀取數據或者將數據轉換為相應的處理形式，那么，pandas的read_csv和to_csv，就能給我們很大的幫助， 我將 read_csv 和 to_csv 兩個方法的定義，進行整合，方便大家進行查閱。
1. read_csv
read_csv方法定義：
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, as_recarray=None, compact_ints=None, use_unsigned=None, low_memory=True, buffer_lines=None, memory_map=False, float_precision=None )
常用參數：
filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)
可以是URL，可用URL類型包括：http, ftp, s3和文件。對於多文件正在准備中
本地文件讀取實例：://localhost/path/to/table.csv
sep : str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定參數，則會嘗試使用逗號分隔。分隔符長於一個字符並且不是‘\s+’,將使用python的語法分析器。並且忽略數據中的逗號。正則表達式例子：’\r\t’
delimiter : str, default None
定界符，備選分隔符（如果指定該參數，則sep參數失效）
delim_whitespace : boolean, default False.
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作為分隔符使用，等效於設定sep=’\s+’。如果這個參數設定為Ture那么delimiter 參數失效。
在新版本0.18.1支持
header : int or list of ints, default ‘infer’
指定行數用來作為列名，數據開始行數。如果文件中沒有列名，則默認為0，否則設置為None。如果明確設定header=0 就會替換掉原來存在列名。header參數可以是一個list例如：[0,1,3]，這個list表示將文件中的這些行作為列標題（意味着每一列有多個標題），介於中間的行將被忽略掉（例如本例中的2；本例中的數據1,2,4行將被作為多級標題出現，第3行數據將被丟棄，dataframe的數據從第5行開始。）。
注意：如果skip_blank_lines=True 那么header參數忽略注釋行和空行，所以header=0表示第一行數據而不是文件的第一行。
names : array-like, default None
用於結果的列名列表，如果數據文件中沒有列標題行，就需要執行header=None。默認列表中不能出現重復，除非設定參數mangle_dupe_cols=True。
index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列編號或者列名，如果給定一個序列則有多個行索引。
如果文件不規則，行尾有分隔符，則可以設定index_col=False 保證pandas用第一列作為行索引。
usecols : array-like, default None
返回一個數據子集，該列表中的值必須可以對應到文件中的位置（數字可以對應到指定的列）或者是字符傳為文件中的列名。例如：usecols有效參數可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用這個參數可以加快加載速度並降低內存消耗。
as_recarray : boolean, default False
不贊成使用：該參數會在未來版本移除。請使用pd.read_csv(…).to_records()替代。
返回一個Numpy的recarray來替代DataFrame。如果該參數設定為True。將會優先squeeze參數使用。並且行索引將不再可用，索引列也將被忽略。
squeeze : boolean, default False
如果文件值包含一列，則返回一個Series
prefix : str, default None
在沒有列標題時，給列添加前綴。例如：添加‘X’ 成為 X0, X1, …
mangle_dupe_cols : boolean, default True
重復的列，將‘X’…’X’表示為‘X.0’…’X.N’。如果設定為false則會將所有重名列覆蓋。
dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列數據的數據類型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
engine : {‘c’, ‘python’}, optional
Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.
使用的分析引擎。可以選擇C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完備。
converters : dict, default None
列轉換函數的字典。key可以是列名或者列的序號。
true_values : list, default None
Values to consider as True
false_values : list, default None
Values to consider as False
skipinitialspace : boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默認為False，即不忽略）.
skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行數（從文件開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始）。
skipfooter : int, default 0
從文件尾部開始忽略。 (c引擎不支持)
skip_footer : int, default 0
不推薦使用：建議使用skipfooter ，功能一樣。
nrows : int, default None
需要讀取的行數（從文件頭開始算起）。
na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
一組用於替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。默認為‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.
keep_default_na : bool, default True
如果指定na_values參數，並且keep_default_na=False，那么默認的NaN將被覆蓋，否則添加。
na_filter : boolean, default True
是否檢查丟失值（空字符串或者是空值）。對於大文件來說數據集中沒有空值，設定na_filter=False可以提升讀取速度。
verbose : boolean, default False
是否打印各種解析器的輸出信息，例如：“非數值列中缺失值的數量”等。
skip_blank_lines : boolean, default True
如果為True，則跳過空行；否則記為NaN。
parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False
boolean. True -> 解析索引 list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作為獨立的日期列； list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合並1,3列作為一個日期列使用 dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> 將1,3列合並，並給合並后的列起名為"foo" infer_datetime_format : boolean, default False
如果設定為True並且parse_dates 可用，那么pandas將嘗試轉換為日期類型，如果可以轉換，轉換方法並解析。在某些情況下會快5~10倍。
keep_date_col : boolean, default False
如果連接多列解析日期，則保持參與連接的列。默認為False。
date_parser : function, default None
用於解析日期的函數，默認使用dateutil.parser.parser來做轉換。Pandas嘗試使用三種不同的方式解析，如果遇到問題則使用下一種方式。
1.使用一個或者多個arrays（由parse_dates指定）作為參數；
2.連接指定多列字符串作為一個列作為參數；
3.每行調用一次date_parser函數來解析一個或者多個字符串（由parse_dates指定）作為參數。
dayfirst : boolean, default False
DD/MM格式的日期類型
iterator : boolean, default False
返回一個TextFileReader 對象，以便逐塊處理文件。
chunksize : int, default None
文件塊的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.
compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’
直接使用磁盤上的壓縮文件。如果使用infer參數，則使用 gzip, bz2, zip或者解壓文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’這些為后綴的文件，否則不解壓。如果使用zip，那么ZIP包中國必須只包含一個文件。設置為None則不解壓。
新版本0.18.1版本支持zip和xz解壓
thousands : str, default None
千分位分割符，如“，”或者“.”
decimal : str, default ‘.’
字符中的小數點 (例如：歐洲數據使用’，‘).
float_precision : string, default None
Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.
指定
lineterminator : str (length 1), default None
行分割符，只在C解析器下使用。
quotechar : str (length 1), optional
引號，用作標識開始和解釋的字符，引號內的分割符將被忽略。
quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
控制csv中的引號常量。可選 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)
doublequote : boolean, default True
雙引號，當單引號已經被定義，並且quoting 參數不是QUOTE_NONE的時候，使用雙引號表示引號內的元素作為一個元素使用。
escapechar : str (length 1), default None
當quoting 為QUOTE_NONE時，指定一個字符使的不受分隔符限值。
comment : str, default None
標識着多余的行不被解析。如果該字符出現在行首，這一行將被全部忽略。這個參數只能是一個字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注釋行被header和skiprows忽略一樣。例如如果指定comment=’#’ 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那么返回結果將是以’a,b,c’作為header。
encoding : str, default None
指定字符集類型，通常指定為’utf-8’. List of Python standard encodings
dialect : str or csv.Dialect instance, default None
如果沒有指定特定的語言，如果sep大於一個字符則忽略。具體查看csv.Dialect 文檔
tupleize_cols : boolean, default False
Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)
error_bad_lines : boolean, default True
如果一行包含太多的列，那么默認不會返回DataFrame ，如果設置成false，那么會將改行剔除（只能在C解析器下使用）。
warn_bad_lines : boolean, default True
如果error_bad_lines =False，並且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”將會被輸出（只能在C解析器下使用）。
low_memory : boolean, default True
分塊加載到內存，再低內存消耗中解析。但是可能出現類型混淆。確保類型不被混淆需要設置為False。或者使用dtype 參數指定類型。注意使用chunksize 或者iterator 參數分塊讀入會將整個文件讀入到一個Dataframe，而忽略類型（只能在C解析器中有效）
buffer_lines : int, default None
不推薦使用，這個參數將會在未來版本移除，因為他的值在解析器中不推薦使用
compact_ints : boolean, default False
不推薦使用，這個參數將會在未來版本移除
如果設置compact_ints=True ，那么任何有整數類型構成的列將被按照最小的整數類型存儲，是否有符號將取決於use_unsigned 參數
use_unsigned : boolean, default False
不推薦使用：這個參數將會在未來版本移除
如果整數列被壓縮(i.e. compact_ints=True)，指定被壓縮的列是有符號還是無符號的。
memory_map : boolean, default False
如果使用的文件在內存內，那么直接map文件使用。使用這種方式可以避免文件再次進行IO操作。
2. to_csv
to_csv方法定義：
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
path_or_buf=None： string or file handle, default None
File path or object, if None is provided the result is returned as a string.
字符串或文件句柄，默認無文件
路徑或對象，如果沒有提供，結果將返回為字符串。
sep : character, default ‘,’
Field delimiter for the output file.
默認字符 ‘ ，’
輸出文件的字段分隔符。
na_rep : string, default ‘’
Missing data representation
字符串，默認為 ‘’
浮點數格式字符串
float_format : string, default None
Format string for floating point numbers
字符串，默認為 None
浮點數格式字符串
columns : sequence, optional Columns to write
順序，可選列寫入
header : boolean or list of string, default True
Write out the column names. If a list of strings is given it is assumed to be aliases for the column names
字符串或布爾列表，默認為true
寫出列名。如果給定字符串列表，則假定為列名的別名。
index : boolean, default True
Write row names (index)
布爾值，默認為Ture
寫入行名稱（索引）
index_label : string or sequence, or False, default None
Column label for index column(s) if desired. If None is given, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the DataFrame uses MultiIndex. If False do not print fields for index names. Use index_label=False for easier importing in R
字符串或序列，或False,默認為None
如果需要，可以使用索引列的列標簽。如果沒有給出，且標題和索引為True，則使用索引名稱。如果數據文件使用多索引，則應該使用這個序列。如果值為False，不打印索引字段。在R中使用index_label=False 更容易導入索引.
mode : str
模式：值為‘str’，字符串
Python寫模式，默認“w”
encoding : string, optional
編碼：字符串，可選
表示在輸出文件中使用的編碼的字符串，Python 2上默認為“ASCII”和Python 3上默認為“UTF-8”。
compression : string, optional
字符串，可選項
表示在輸出文件中使用的壓縮的字符串，允許值為“gzip”、“bz2”、“xz”，僅在第一個參數是文件名時使用。
line_terminator : string, default ‘\n’
字符串，默認為 ‘\n’
在輸出文件中使用的換行字符或字符序列
quoting : optional constant from csv module
CSV模塊的可選常量
默認值為to_csv.QUOTE_MINIMAL。如果設置了浮點格式，那么浮點將轉換為字符串，因此csv.QUOTE_NONNUMERIC會將它們視為非數值的。
quotechar : string (length 1), default ‘”’
字符串（長度1），默認“”
用於引用字段的字符
doublequote : boolean, default True
布爾，默認為Ture
控制一個字段內的quotechar
escapechar : string (length 1), default None
字符串（長度為1），默認為None
在適當的時候用來轉義sep和quotechar的字符
chunksize : int or None
int或None
一次寫入行
tupleize_cols : boolean, default False
布爾值 ，默認為False
從版本0.21.0中刪除：此參數將被刪除，並且總是將多索引的每行寫入CSV文件中的單獨行
（如果值為false）將多索引列作為元組列表（如果TRUE）或以新的、擴展的格式寫入，其中每個多索引列是CSV中的一行。
date_format : string, default None
字符串，默認為None
字符串對象轉換為日期時間對象
decimal: string, default ‘.’
字符串，默認’.’
字符識別為小數點分隔符。例如。歐洲數據使用 ’，’