我正在浏览Pandas文档，并通过Read_csv()方法here，我看到最新版本(2.2稳定版)只提到了3个引擎:
engine: {‘c’, ‘python’, ‘pyarrow’}, optional
然而，在我的PyCharm(带有Pandas版本2.2.0)中，我可以看到也提到了第四个引擎，即python-fwf
我在pandas文档中搜索过，但找不到任何关于这方面的信息. 有人能解释一下在什么情况下应该使用这个吗？
注意:我知道有一个pandas.read_fwf()可以用来将固定宽度的格式化行读入DataFrame.引擎是否与此场景相关联？如果是，为什么我们应该使用python-fwf引擎的read_csv()而不是read_fwf()？
注意:我知道有一个
pandas.read_fwf()可以用来将固定宽度的格式化行读入DataFrame.引擎是否与此场景相关联？
绝对一点儿没错.read_fwf将此engine定义为默认设置:
# PythonParser is used for python engine
# FixedWidthFieldParser is used for python-fwf
kwds["engine"] = "python-fwf"
python-fwf发动机是CSVEngine:
CSVEngine = Literal["c", "python", "pyarrow", "python-fwf"]
这就是为什么您可以在您的IDE中看到这一点，因为CSVEngine已经扩展到Literal[...].
然而，documentation隐藏了read_table和read_csv的这个引擎，因为它与这些功能无关:
engine : {{'c', 'python', 'pyarrow'}}, optional
Parser engine to use. The C and pyarrow engines are faster, while the python engine
is currently more feature-complete. Multithreading is currently only supported by
the pyarrow engine.
有人能解释一下应该在什么情况下使用吗？
无:-)只有文档具有(应该)权威性.