前言
Python的数据分析包Pandas具备读写csv文件的功能，read_csv 实现读入csv文件，to_csv写入到csv文件。每个函数的参数非常多，可以用来解决平时实战时，很多棘手的问题，比如设置某些列为时间类型，当导入列含有重复列名称时，当我们想过滤掉某些列时，当想添加列名称时...
这篇专题我们结合官方文档，带你全面了解这些常用的参数，真正用透这2个函数。实际上，通过这2个函数的学习，我们不光能理解透这两个函数，顺便还可以了解更多Pandas的知识点，下面开始我们的专题之旅。
read_csv
读入一个带分隔符的csv文件到DataFrame中，也支持遍历或文件分割为数据片(chunks).
基本参数
filepath_or_buffer: 数据输入路径，可以是文件路径，也可以是URL，或者实现read方法的任意对象。
sep: 数据文件的分隔符，默认为逗号。假如sep为None，python引擎会通过内置的 csv.Sniffer工具自动判断分隔符。
注意：如果分割字符长度大于1，且不是 '\s+', 启动python引擎解析。
举例：
test.csv文件分割符为 '\t', 如果使用sep默认的逗号分隔符，读入后的数据混为一体。
源数据文件
此时，sep必须设置为 '\t'，数据方可正确读入。再变换test.csv的分割符为两个空格，此时分隔符设置为 \s+ 就可以正确读入。
含多个空格的文件读入方法一
delimiter: 分隔符的另一个名字，与sep相似
delim_whitespace: 0.18版本后新加参数，默认为False, 设置为True时，表示分割符为空白字符，可以是一个空格，两个，或 \t等。
如下test.csv文件分隔符为两个空格时，设置delim_whitespace为True:
多个空格文件读入方法二
read_csv 方法的更多参数使用，陆续推送。
