pandas.Series.from_csv

classmethod Series.from_csv(path, sep=', ', parse_dates=True, header=None, index_col=0, encoding=None, infer_datetime_format=False)

Чтение CSV-файла (НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ, используйте pandas.read_csv() вместо этого).

Для большинства общих случаев предпочтительнее использовать более мощную функцию pandas.read_csv(), но from_csv обеспечивает лёгкий обмен данными с файлом (точная обратная функция to_csv), особенно с временными рядами.

Этот метод отличается от pandas.read_csv() только некоторыми значениями по умолчанию:

• index_col по умолчанию 0 вместо None (первый столбец используется в качестве индекса по умолчанию)
• header по умолчанию None вместо 0 (первая строка не используется в качестве имён столбцов)
• parse_dates по умолчанию True вместо False (попытка интерпретации индекса как даты по умолчанию)

С pandas.read_csv(), можно использовать параметр squeeze=True для возврата Series, как from_csv.

Параметры:

path : путь к файлу или дескриптор файла / StringIO sep : строка, по умолчанию ‘,’ Разделитель полей parse_dates : булево, по умолчанию True Разбирать даты. Отличается от значения по умолчанию в read_table header : целое число, по умолчанию None Строка для использования в качестве заголовка (пропускаются предыдущие строки) index_col : целое число или последовательность, по умолчанию 0 Столбец для использования в качестве индекса. Если задана последовательность, используется MultiIndex. Отличается от значения по умолчанию в read_table encoding : строка, необязательно строка, представляющая кодировку для использования, если содержимое не ascii, для версий python до 3 infer_datetime_format: булево, по умолчанию False Если True и parse_dates имеет значение True для столбца, попробуйте определить формат даты на основе первой строки даты. Если формат может быть определён, часто происходит значительное ускорение парсинга.

Возвращаемое значение:

y : Series

См. также

pandas.read_csv