Фальш колонна: Декоративные колонны из пенопласта на фасаде

Фальш колонны из полиуретана декоративные

Выбрать производителя

• Decomaster
• Fabello Decor (Гауди Декор)
• NMC
• Европласт
• Орак Декор
• Перфект

Элементы 1—16 из 191.

Сортировка:

• По наименованию
• По цене
• По популярности

Колонна BT1

2 792.00 шт.

Колонна BT2

3 528.00 шт.

Колонна BT3

4 410.

00 шт.

Колонна CI1

8 273.00 шт.

Колонна CI2

9 584.00 шт.

Колонна CI3

11 513.00 шт.

Колонна CS1

10 763.00 шт.

Колонна CS2

12 455.00 шт.

Колонна CS3

14 169.00 шт.

Колонна CT1

2 352.00 шт.

Колонна CT2

3 087. 00 шт.

Колонна CT3

3 968.00 шт.

Колонна FK1

7 920.00 шт.

Колонна FM1

23 071.00 шт.

Колонна FM2

29 635.00 шт.

Колонна FM3

35 860.00 шт.

Загрузить ещё 16

• ← Предыдущая
• Следующая →
• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• …
• 12

Колонны из полиуретана: виды и установка

Читайте в этой статье:
Колонны из полиуретана: преимущества и недостатки
Декоративные колонны из полиуретана: разновидности
Колонны из полиуретана своими руками: технология установки

Практически каждый человек знает о том, что из полиуретана могут изготавливаться различные интерьерные элементы декора – потолочные багеты, элементы лепнины, настенные молдинги и прочие украшения. Но мало кто догадывается о том, что из этого же материала делаются и такие элементы декора, как колонны. О них и пойдет разговор в этой статье, в которой вместе с сайтом stroisovety.org мы поговорим о разновидностях подобных элементов дизайна, их преимуществах и недостатках, а также ответим на вопрос, как самостоятельно установить колонны из полиуретана? В общем, мы всесторонне изучим этот отделочный материал и сделаем выводы о целесообразности его использования.

Декоративные колонны из полиуретана фото

Колонны из полиуретана: преимущества и недостатки

Все преимущества и недостатки полиуретановых колонн обусловлены самим материалом, который знаком многим людям как пенопласт высокой плотности – именно отсюда растут ноги как отрицательных, так и положительных качеств этих изделий в целом. А их много – у него немало достоинств, и так же немало недостатков. Начнем с преимуществ.

1. Низкая стоимость по сравнению с аналогичным декором из другого материала – например, из гипса или мрамора. Даже «резные» с замысловатым узором полиуретановые колонны обойдутся вам в десятки раз дешевле.
2. Малый вес. Установить полиуретановую колонну своими руками можно легко в одиночку – их даже не разрезают на части, как это делают с колоннами из другого материала. В большинстве случаев они реализуются цельным изделием длиной в 2,5 или 3м – в редких случаях для удобства транспортировки производитель их может делить на две части, разрезая пополам.
3. Простая установка, о которой мы поговорим дальше.

   Монтаж колонн из полиуретана фото

В принципе, можно и дальше заниматься выискиванием достоинств полиуретановых колон, но смысла в этом нет – материал этот отнюдь не идеален, и человек должен понимать, с чем ему придется жить. А именно по количеству отрицательных моментов человек формирует свое отношение к тому или иному продукту или изделию. Среди недостатков полиуретановых колонн можно выделить следующие моменты.

1. Самое главное – это прочность. В данном случае она, в общем-то, никакая. Все это прекрасно понимают и в то же время все понимают, что никто специально портить и ломать интерьерные элементы не будет. С одной стороны это так, а с другой не совсем – это не потолок, куда добраться и случайным образом повредить изделие практически невозможно. Это стена, которую можно зацепить чем-либо, в том числе и рукой – если фальш колонна из полиуретана имеет острые выступы, то их легко можно смять неаккуратно облокотившись на них рукой. В общем, данный момент нужно учитывать и постоянно в процессе всей эксплуатации колонн про него помнить.
2. Полиуретановые колонны требуют некоторой доводки в процессе установки. Хотя этот момент в основном зависит от их качества и плотности. Если с этим проблема, то их придется обрабатывать тонким слоем шпаклевки, дабы спрятать мелкие поры, которые с головой выдают пенопласт как таковой. Делать это не так уж просто, как может показаться с первого взгляда, особенно если сами колонны изобилуют узорами.

   Фальш колонны из полиуретана фото

В принципе, существенных недостатков у этих изделий больше нет.

Можно, конечно, найти еще массу мелких нюансов, таких как горючесть материала, но они настолько незначительны, что просто теряются на фоне низкой стоимости и прочих достоинств. Именно по этой причине они и получили широкое распространение.

Декоративные колонны из полиуретана: разновидности

Классифицировать декоративные полиуретановые колонны можно всего по двум основным признакам: по наличию или отсутствию рельефа поверхности и по месту установки. Ознакомимся с этими моментами подробнее.

1. По форме поверхности колонны из полиуретана могут быть двух видов – гладкими и рельефными. Несмотря на то, что вторые имеют практически законченный вид, современные мастера и дизайнеры больше предпочитают применять в отделке помещений именно гладкие или с несильно контрастной структурой колонны. Гладкая поверхность меньше подвержена повреждениям в процессе эксплуатации. Кроме того, она предоставляет возможность индивидуального оформления колонн – гладкой поверхности, в отличие от рифленой, намного легче придать своеобразный вид.
   Их можно покрывать практически любыми современными декоративными штукатурками, красить фактурными красками и тому подобным материалом. В общем, если речь идет не о стандартной отделке колонн, то лучше выбрать их гладкий аналог.
2. Место установки. Наверняка вы слышали о таком понятии, как полуколонна – разрезанное по всей длине изделие на две части, которое устанавливается вплотную к стене. Это исключительно декоративные элементы, которые и понимают в большинстве случаев под понятием декоративная колонна из полиуретана. В отличие от него, полноценная полиуретановая колонна, устанавливаемая, скажем, по центру помещения, может даже выполнять несущую функцию (в зависимости от своего размера). По сути, это не что иное, как несъемная опалубка, и производится она из нескольких частей – основание колонны (пята), несколько частей самой колонны и верхняя часть, на которую можно опирать перекрытие. Все внутреннее пространство колонн из полиуретана данного типа заполняется бетоном с использованием арматуры.
   Вот это и есть настоящая декоративная колонна из полиуретана – впоследствии пенопласт доводится с помощью шпаклевки или гипса до необходимой гладкости и окрашивается в нужный цвет. Существует и другой вариант подобных изделий, который представляет собой полноценную цельную колону из жесткого полиуретана – их недостатком является тот момент, что под нее приходится подгонять все остальные элементы интерьера.

   Колонны из полиуретана фото

В принципе, подходя к вопросу выбора данных декоративных элементов интерьера, также нужно обратить внимание и на их размеры (в основном ширину или диаметр), форму или структуру поверхности. Наиболее неудачным будет выбор зубчатой колонны – смотрится она, конечно, красиво, но ее заостренные зубчики очень быстро травмируются.

Колонны из полиуретана своими руками: технология установки

Как вы уже поняли, колонна и полуколонна монтируются совершенно разными способами – если полиуретановая полуколонна просто приклеивается к стене, то полноценная колонна нуждается в жесткой внутренней опоре. Ознакомимся с технологией их установки подробнее.

1. Как установить полиуретановую полуколонну? По сути, технология точно такая же, как и у любой другой пенопластовой лепнины – монтируется полуколонна на стену с помощью клея, в качестве которого может выступать как специальный клеевой состав, так и обыкновенная шпаклевка. Лучше, конечно, использовать специальные клеевые составы – они наносятся на изнаночную сторону колонны, после чего изделие просто приклеивается к стене. Здесь придется позаботиться о качественном удалении излишков клея, заделке стыков между элементами колонны и тому подобных мелочах, которые в значительной мере могут испортить весь внешний вид не только колонны, но и помещения в целом.
2. С полноценной колонной дела обстоят несколько сложнее, хотя не намного – дело становится труднее из-за необходимости изготовления каркаса из арматуры и бетона. В целом же, технология довольно простая. Сначала делается пята, в которой бетонируется арматура – верх арматуры крепится к потолку или просто фиксируется на растяжках, которые после застывания бетона удаляются. Дальше идет поэтапная сборка колонны – в большинстве случаев несъемная опалубка подобного типа изготавливается из двух половинок (скорлупок). Они соединяются вокруг арматуры, и для того, чтобы бетон не раздавил их, обматываются скотчем, после чего полость внутри них заливается бетоном. И так до самого верха. Последний элемент колонны, соединяющий ее с потолком, устанавливается сложнее всего, особенно если перекрытия уже изготовлены. В большинстве случаев они наполняются бетоном внизу, и после его частичного схватывания производится непосредственный монтаж. Если эти элементы небольшие, то их можно попросту вклеить, не заботясь о внутреннем наполнении.
   Колонны из полиуретана своими руками фото

Естественно, следует понимать, что полноценные несущие колонны должны изготавливаться на стадии строительства коробки дома – только в этом случае на них можно будет положить перекрытия. Как вариант, монтаж колонн из полиуретана может осуществляться вокруг имеющейся опоры – например, трубы, которая принимает на себя все нагрузки от перекрытия. В таких ситуациях полиуретановый декор просто приклеивается к металлу с помощью специального клея – как вариант, при помощи того же раствора, только в этом случае на металл понадобится наварить сетку.

Вот так и обстоят дела с таким декоративным изделием, как колонны из полиуретана. Единственное, что остается добавить, так это то, что подобный декор подойдет далеко не для каждого помещения. В большинстве случаев это приоритет просторных помещений, оформленных в классических стилях.

Автор статьи Александр Куликов

14 Типы колонн в строительстве

🕑 Время чтения: 1 минута

Существует несколько типов колонн, которые используются в различных частях конструкций. Колонна представляет собой вертикальный элемент конструкции, воспринимающий нагрузки в основном на сжатие. Он может передавать нагрузки от потолка, плиты перекрытия, ската крыши или балки на пол или фундамент. Обычно колонны также несут изгибающие моменты относительно одной или обеих осей поперечного сечения. В этой статье будут обсуждаться различные типы колонн, используемых в строительстве зданий.

Содержание:

• Типы столбцов в конструкции здания
• 1. Связанная столбец
• 2. Спиральная столбец
• 3. Композитная столбец
• 4. Осеально загруженная колонка
• 5.
• 6. Короткая колонна
• 7. Длинная колонна
• 8. Квадратная или прямоугольная колонна
• 9. Круглая колонна
• 10. Г-образная колонна
1
• Т-образная колонна0010
• 12. Форма стальной колонны
• 13. Форма композитной колонны
• 14. Железобетон, сталь, древесина, кирпич, блок и каменная колонна.

Типы колонн в строительстве

Столбцы классифицируются на основе нескольких условий, которые включают в себя:

1. По типам армирования
2. В зависимости от типа нагрузки
3. На основе коэффициента гибкости
4. На основе формы
5. На основе конструкционного материала

В зависимости от типа армирования

1. Анкерная колонна

Этот тип колонн обычно строится из железобетона. Продольная арматура заключена внутри близко расположенной анкерной арматуры. Подсчитано, что 95 % всех колонн в зданиях привязаны.

Рис. 1: Связанная колонна

2. Спиральная колонна

Спиральная колонна также является конструкцией из железобетона. В колонне этого типа продольные стержни заключены в тесно расположенную и непрерывно намотанную спиральную арматуру. Спиральная арматура обеспечивает боковые ограничения (эффект Пуассона) и задерживает разрушение осевой нагрузки (пластичность).

Рис. 2: Спиральная колонна

3. Композитная колонна

Когда продольная арматура имеет форму профиля или трубы из конструкционной стали с продольными стержнями или без них, она называется составной колонной. Колонны этого типа обладают высокой прочностью при достаточно небольшом поперечном сечении, а также обладают хорошими огнезащитными характеристиками.

Рис. 3: Составная колонна

В зависимости от типов нагрузки

4. Колонна с осевой нагрузкой

Если вертикальные осевые нагрузки действуют на центр тяжести поперечного сечения колонны, то она называется колонной с осевой нагрузкой. Колонна с осевой нагрузкой в ​​конструкции встречается редко, так как совмещение вертикальных нагрузок на центр тяжести поперечного сечения колонны нецелесообразно. Примером такой колонны является внутренняя колонна многоэтажного дома с симметричными нагрузками от перекрытий со всех сторон.

Рис. 4: Колонна с осевой нагрузкой

5. Колонна с одноосной внецентренной нагрузкой

Когда вертикальные нагрузки не совпадают с центром тяжести поперечного сечения колонны, а действуют эксцентрично либо по оси X, либо по оси Y поперечного сечения колонны, то это называется одноосно-эксцентричной нагрузкой колонны. Колонны с одноосным нагружением обычно встречаются в случае колонн, жестко соединенных балкой только с одной стороны, например краевые колонны.

Рис. 5: Колонна с одноосной внецентренной нагрузкой

6. Колонна с двухосной внецентренной нагрузкой

Когда вертикаль на колонне не совпадает с центром тяжести поперечного сечения колонны и не действует ни на одну из осей (оси X и Y), то колонна называется двухосно-эксцентрически нагруженной колонной. Колонны с двухосной нагрузкой распространены в угловых колоннах с балками, жестко соединенными под прямым углом в верхней части колонн.

Рис. 6: Колонна с двухосной эксцентричной нагрузкой

На основе коэффициента гибкости В зависимости от коэффициента гибкости (эффективная длина / наименьший поперечный размер) колонны подразделяются на следующие категории:

6. Короткая колонка

Если отношение эффективной длины колонны к наименьшему поперечному размеру меньше 12, колонна называется короткой. Короткая колонна выходит из строя из-за раздавливания (чистое разрушение при сжатии).

Рис. 7: Короткая колонка

7. Длинная колонка

Если отношение эффективной длины колонны к наименьшему поперечному размеру превышает 12, она называется длинной колонной. Длинная колонна выходит из строя из-за изгиба или коробления.

Рис. 8: Длинный столбец

На основе формы Форма железобетонной колонны

8. Квадратная или прямоугольная колонна

Как правило, они используются при строительстве зданий. Гораздо проще построить и отлить прямоугольные или квадратные колонны, чем круглые, из-за простоты опалубки и защиты от разрушения из-за давления, пока бетон все еще находится в текучей форме.

Рис. 9: Квадратная колонна

9. Круглая колонна

Это специально разработанные колонны, которые в основном используются для свай и возведения зданий.

Рис. 10: Круглая колонна

10. Г-образная колонна

Обычно Г-образная колонна используется в углах ограждающей стены и имеет такие же характеристики, как прямоугольная или квадратная колонна.

Рис. 11: Г-образная колонна

11. Т-образная колонна

Он используется на основе требований к конструкции конструкции. Т-образная колонна широко используется при строительстве мостов.

Рис. 12: Т-образная колонна

12. Форма стальной колонны

Существуют различные стандартные и сборные формы стальных колонн, которые показаны на рис. и рис. Общие формы стальных колонн включают I, швеллер, равноугольный и T-образный.

Рис. 13: Форма поперечного сечения стальной колонны (стандарт)

Рис. 14: Форма поперечного сечения стальной колонны (застроенная)

13. Форма композитной колонны

Обычная форма составных колонн показана на рис.

Рис. 15: Составная форма колонны

На основе конструкционного материала Типы колонн на основе строительных материалов включают

14. Железобетон, сталь, древесина, кирпич, блок и каменная колонна .

Рис. 16: Типы колонн; A-железобетон, B-сталь, C-древесина, D-кирпич, E-блок и F-камень

pandas.read_csv — документация pandas 1.5.2

pandas.read_csv( filepath_or_buffer , * , SEP = _NODEFAULT.NO_DEFAULT , DELIMITER = NONE , HEADER = ‘Вывод’ , Имена = _NODEFAULT.NO_DEFAULT , INDEX_COL = NOODEFAUT , Prefix = _Nodefault.no_default , Mangle_dupe_cols = true , Dtype = None , Engine = None , Converters = None , true_value = None , = None , = none , . , Skiprows = None , Skipfooter = 0 , NROWS = NONE , NA_VALUES = NONE , KEET_DEFAULT_NA = TRUE , NA_FILTER = TRUE , 62050205, , , , , , , , , , , , , , . parse_dates = none , infer_datetime_format = false , geat_date_col = false , date_parser = none , Dayfirst = false , Cache_dates = true ,

0404202020202020202020202020202020202020202020202020202020202.0205 , сжатие = ‘infer’ , тысяч = нет , десятичное = ‘.’ , Lineterminator = None , quotechar = » ‘, Цитата = 0 , Doublequote = True , ESCAPECHAR = None , Comment = None , Encoding = None , = None , . strict’ , диалект=Нет , error_bad_lines=Нет , warn_bad_lines=Нет , on_bad_lines=Нет , delim_whitespace=Ложь , low_memory=True , memory_map=False , float_precision=Нет , storage_options=Нет )[источник]

Чтение файла значений с разделителями-запятыми (csv) в DataFrame.

Также поддерживает опциональную итерацию или разрыв файла на куски.

Дополнительную справку можно найти в онлайн-документах для Инструменты ввода-вывода.

Параметры

filepath_or_buffer str, объект пути или файлоподобный объект

Допускается любой допустимый строковый путь. Строка может быть URL-адресом. Действительный Схемы URL включают http, ftp, s3, gs и файл. Для URL-адресов файлов хостом является ожидал. Локальный файл может быть: file://localhost/path/to/table.csv.

Если вы хотите передать объект пути, pandas принимает любой os.PathLike .

Под файлоподобным объектом мы подразумеваем объекты с помощью метода read(), например дескриптор файла (например, с помощью встроенной функции open ) или StringIO .

sep str, по умолчанию ‘,’

Разделитель для использования. Если sep имеет значение None, механизм C не может автоматически определять разделитель, но механизм синтаксического анализа Python может, то есть последний будет использоваться и автоматически определять разделитель встроенным сниффером Python инструмент, csv. Sniffer . Кроме того, разделители длиннее 1 символа и отличается от '\s+' будет интерпретироваться как регулярное выражение и также заставит использовать механизм синтаксического анализа Python. Обратите внимание, что регулярное выражение разделители склонны игнорировать данные в кавычках. Пример регулярного выражения: '\r\t' .

разделитель ул, по умолчанию Нет

Псевдоним для sep.

заголовок int, список int, None, по умолчанию ‘infer’

Номера строк для использования в качестве имен столбцов и начало данные. Поведение по умолчанию заключается в выводе имен столбцов: если нет имен передаются, поведение идентично header=0 и столбцу имена выводятся из первой строки файла, если столбец имена передаются явно, тогда поведение идентично заголовок=Нет . Явно передайте заголовок = 0 , чтобы иметь возможность заменить существующие названия. Заголовок может быть списком целых чисел, указать расположение строк для мультииндекса в столбцах например [0,1,3]. Промежуточные строки, которые не указаны, будут пропущено (например, 2 в этом примере пропущено). Обратите внимание, что это параметр игнорирует закомментированные строки и пустые строки, если skip_blank_lines=True , поэтому header=0 обозначает первую строку данные, а не первую строку файла.

имена массивоподобные, необязательные

Список имен столбцов для использования. Если файл содержит строку заголовка, то вы должны явно передать заголовок = 0 , чтобы переопределить имена столбцов. Дубликаты в этом списке не допускаются.

index_col int, str, последовательность int / str или False, необязательный, по умолчанию None

Столбцы для использования в качестве меток строк DataFrame , либо заданные как имя строки или индекс столбца. Если задана последовательность int/str, Используется мультииндекс.

Примечание: index_col=False можно использовать, чтобы заставить панд использовать , а не . столбец в качестве индекса, например. когда у вас есть искаженный файл с разделителями в конец каждой строки.

usecols похожий на список или вызываемый, необязательный

Возвращает подмножество столбцов. Если это список, все элементы должны либо быть позиционными (т.е. целыми индексами в столбцах документа) или строками которые соответствуют именам столбцов, предоставленным пользователем в имен или выводится из строки (строк) заголовка документа. Если дано имя , документ строки заголовка не учитываются. Например, допустимый список Параметр usecols будет [0, 1, 2] или ['foo', 'bar', 'baz'] . Порядок элементов игнорируется, поэтому usecols=[0, 1] совпадает с [1, 0] . Чтобы создать экземпляр DataFrame из данных с сохранением порядка элементов, используйте pd.read_csv(данные, usecols=['foo', 'bar'])[['foo', 'bar']] для колонн в ['foo', 'bar'] заказать или pd.read_csv(данные, usecols=['foo', 'bar'])[['bar', 'foo']] для ['bar', 'foo'] заказ.

Если вызываемая функция, вызываемая функция будет оцениваться по столбцу имена, возвращая имена, в которых вызываемая функция оценивается как True. Ан примером допустимого вызываемого аргумента будет лямбда x: x.upper() в ['ААА', 'ВВВ', 'ДДД'] . Использование этого параметра приводит к гораздо более быстрому время синтаксического анализа и меньшее использование памяти.

сжатие bool, по умолчанию False

Если проанализированные данные содержат только один столбец, верните серию.

Устарело, начиная с версии 1.4.0: добавление .squeeze("columns") к вызову read_csv для сжатия данные.

префикс str, необязательный

Префикс для добавления к номерам столбцов, когда нет заголовка, напр. «X» для X0, X1, …

Устарело, начиная с версии 1.4.0: использовать понимание списка в столбцах DataFrame после вызова read_csv .

mangle_dupe_cols bool, по умолчанию True

Дублирующиеся столбцы будут указываться как «X», «X.1», … «X.N», а не «Х»… «Х». Передача False приведет к перезаписыванию данных, если они повторяющиеся имена в столбцах.

Устарело, начиная с версии 1.5.0: не реализовано, и новый аргумент для указания шаблона для имена дублированных столбцов будут добавлены вместо

dtype Введите имя или словарь столбца -> тип, необязательно

Тип данных для данных или столбцов. Например. {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32, ‘с’: ‘Int64’} Используйте str или объект вместе с подходящими настройками na_values ​​ чтобы сохранить и не интерпретировать dtype. Если указаны преобразователи, они будут применены ВМЕСТО. преобразования dtype.

Новое в версии 1.5.0: добавлена ​​поддержка defaultdict. Укажите defaultdict в качестве входных данных, где по умолчанию определяет dtype столбцов, которые не указаны явно перечислено.

engine {‘c’, ‘python’, ‘pyarrow’}, опционально

Используемый механизм парсера. Движки C и pyarrow быстрее, а движок python в настоящее время является более полнофункциональным. Многопоточность в настоящее время поддерживается только двигатель Пирроу.

Новое в версии 1.4.0: В качестве экспериментального двигателя добавлен двигатель «pyarrow» и некоторые особенности не поддерживаются или могут работать некорректно с этим движком.

преобразователи dict, необязательный

Dict функций для преобразования значений в определенных столбцах. Ключи могут либо быть целыми числами или метками столбцов.

true_values ​​ список, необязательный

Значения, которые следует считать истинными.

false_values ​​ список, необязательный

Значения, которые следует считать ложными.

skipinitialspace bool, по умолчанию False

Пропускать пробелы после разделителя.

skiprows в виде списка, int или вызываемый, необязательно

Номера строк для пропуска (0-индексированные) или количество строк для пропуска (int) в начале файла.

Если вызываемая функция, вызываемая функция будет оцениваться по строке индексы, возвращая True, если строку следует пропустить, и False в противном случае. Примером допустимого вызываемого аргумента может быть lambda x: x in [0, 2] .

skipfooter int, по умолчанию 0

Количество строк в нижней части файла для пропуска (не поддерживается с двигателем=’c’).

nrows int, необязательный

Количество строк файла для чтения. Полезно для чтения частей больших файлов.

na_values ​​ скаляр, строка, список или словарь, необязательно

Дополнительные строки для распознавания как NA/NaN. Если dict прошел, конкретный значения NA для каждого столбца. По умолчанию следующие значения интерпретируются как NaN: », ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan ‘, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, «нан», «нулевой».

keep_default_na bool, default True

Включать или нет значения NaN по умолчанию при анализе данных. В зависимости от того, передается ли na_values ​​, поведение будет следующим:

• Если keep_default_na равно True и указаны na_values ​​, na_values ​​ добавляется к значениям NaN по умолчанию, используемым для синтаксического анализа.

• Если keep_default_na равно True и na_values ​​ не указаны, только для синтаксического анализа используются значения NaN по умолчанию.

• Если keep_default_na имеет значение False и na_values ​​ указаны, только указанные значения NaN na_values ​​ используются для синтаксического анализа.

• Если keep_default_na имеет значение False, а na_values ​​ не указаны, нет строки будут проанализированы как NaN.

Обратите внимание, что если na_filter передается как False, keep_default_na и na_values ​​ параметры будут игнорироваться.

na_filter bool, по умолчанию True

Обнаружение маркеров отсутствующих значений (пустые строки и значение na_values). В данные без каких-либо NA, передача na_filter=False может улучшить производительность чтения большого файла.

verbose bool, по умолчанию False

Указывает количество значений NA, помещенных в нечисловые столбцы.

skip_blank_lines bool, по умолчанию True

Если True, пропускать пустые строки, а не интерпретировать их как значения NaN.

parse_dates bool или список int или имена или список списков или dict, по умолчанию False

Поведение следующее:

• логическое значение. Если True -> попробуйте проанализировать индекс.

• список целых чисел или имен. например Если [1, 2, 3] -> попробуйте проанализировать столбцы 1, 2, 3 каждый как отдельный столбец даты.

• список списков. например Если [[1, 3]] -> объединить столбцы 1 и 3 и проанализировать как один столбец даты.

• дикт, напр. {‘foo’ : [1, 3]} -> анализировать столбцы 1, 3 как дату и вызывать результат ‘foo’

Если столбец или индекс не могут быть представлены в виде массива дат и времени, скажем, из-за неразборчивого значения или сочетания часовых поясов столбец или индекс будет возвращен без изменений как объектный тип данных. За нестандартный синтаксический анализ даты и времени, используйте pd.to_datetime после pd. read_csv . Чтобы проанализировать индекс или столбец со смесью часовых поясов, указать date_parser как частично примененный pandas.to_datetime() с utc=True . Видеть Анализ CSV со смешанными часовыми поясами для получения дополнительной информации.

Примечание. Для дат в формате iso8601 существует быстрый путь.

infer_datetime_format bool, по умолчанию False

Если True и parse_dates включены, панды попытаются вывести формат строк даты и времени в столбцах, и если его можно вывести, переключиться на более быстрый метод их разбора. В некоторых случаях это может увеличить скорость парсинга в 5-10 раз.

keep_date_col bool, по умолчанию False

Если True и parse_dates указывает объединение нескольких столбцов, то сохранить исходные столбцы.

date_parser функция, необязательная

Функция для преобразования последовательности строковых столбцов в массив экземпляры даты и времени. По умолчанию используется dateutil.parser.parser для выполнения преобразование. Pandas попытается вызвать date_parser тремя разными способами: переход к следующему, если возникает исключение: 1) передать один или несколько массивов (как определено parse_dates ) в качестве аргументов; 2) объединить (по строкам) строковые значения из столбцов, определенных parse_dates , в один массив и передать это; и 3) вызвать date_parser один раз для каждой строки, используя один или больше строк (соответствующих столбцам, определенным parse_dates ) как аргументы.

dayfirst bool, по умолчанию False

Дата в формате ДД/ММ, международный и европейский формат.

cache_dates bool, по умолчанию True

Если True, используйте кэш уникальных преобразованных дат для применения datetime преобразование. Может привести к значительному ускорению при анализе дубликатов. строки даты, особенно со смещением часового пояса.

Новое в версии 0.25.0.

iterator bool, по умолчанию False

Возврат объекта TextFileReader для итерации или получения чанков с get_chunk() .

Изменено в версии 1.2: TextFileReader — менеджер контекста.

размер фрагмента целое число, необязательный

Возврат объекта TextFileReader для итерации. См. документацию по инструментам ввода-вывода для получения дополнительной информации об итераторе и размере фрагмента .

Изменено в версии 1.2: TextFileReader — менеджер контекста.

сжатие str или dict, по умолчанию ‘infer’

Для декомпрессии данных на лету на диске. Если «infer» и «filepath_or_buffer» пути, а затем определить сжатие из следующих расширений: ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, ‘.xz’, ‘.zst’, ‘.tar’, ‘. tar.gz’, ‘.tar.xz’ или ‘.tar.bz2’ (иначе без сжатия). При использовании «zip» или «tar» ZIP-файл должен содержать только один файл данных для чтения. Установите на Нет без декомпрессии. Также может быть dict с набором ключей 'метод' на один из { 'zip' , 'gzip' , 'bz2' , 'zstd' , 'tar' } и другие пары ключ-значение пересылаются на zipfile.ZipFile , gzip.GzipFile , bz2.BZ2File , zstandard.ZstdDecompressor или tarfile.TarFile соответственно. Например, следующее может быть передано для декомпрессии Zstandard с использованием пользовательский словарь сжатия: сжатие={'метод': 'zstd', 'dict_data': my_compression_dict} .

Новое в версии 1.5.0: добавлена ​​поддержка файлов .tar .

Изменено в версии 1.4.0: поддержка Zstandard.

тыс. стр, опционально

Разделитель тысяч.

decimal str, по умолчанию ‘.’

Символ для распознавания десятичной точки (например, используйте ‘,’ для европейских данных).

lineterminator str (длина 1), необязательный

Символ для разбиения файла на строки. Действует только с C-парсером.

quotechar str (длина 1), необязательный

Символ, используемый для обозначения начала и конца цитируемого элемента. Цитируется элементы могут включать разделитель, и он будет проигнорирован.

цитирование экземпляр int или csv.QUOTE_*, по умолчанию 0

Поведение цитирования поля управления согласно csv.QUOTE_* константы. Используйте один из QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) или QUOTE_NONE (3).

двойная кавычка bool, по умолчанию True

Когда указана кавычка, а цитирование не QUOTE_NONE , укажите следует ли интерпретировать два последовательных элемента кавычек ВНУТРИ a поле как один элемент quotechar .

escapechar str (длина 1), необязательный

Односимвольная строка, используемая для экранирования других символов.

комментарий str, необязательный

Указывает, что оставшуюся часть строки анализировать не следует. Если найти в начале строки, эта строка будет полностью проигнорирована. Этот параметр должен быть одиночный персонаж. Как и пустые строки (пока skip_blank_lines=True ), полностью прокомментированные строки игнорируются параметром заголовка , но не скипроу . Например, если comment='#' , синтаксический анализ #пусто\na,b,c\n1,2,3 с header=0 приведет к тому, что ‘a,b,c’ будет рассматривается как заголовок.

encoding str, опционально

Кодировка, используемая для UTF при чтении/записи (например, ‘utf-8’). Список Python стандартные кодировки.

Изменено в версии 1. 2: когда кодирует None , errors="replace" передается в открыть() . В противном случае errors="strict" передается в open() . Ранее такое поведение было характерно только для двигатель = "питон" .

Изменено в версии 1.3.0: encoding_errors — новый аргумент. кодировка больше не имеет влияние на то, как обрабатываются ошибки кодирования.

encoding_errors str, необязательный, по умолчанию «строгий»

Как обрабатываются ошибки кодирования. Список возможных значений.

Новое в версии 1.3.0.

диалект str или csv.Dialect, необязательный

Если указан, этот параметр переопределяет значения (по умолчанию или нет) для следующие параметры: разделитель , двойная кавычка , escapechar , skipinitialspace , кавычки и с цитированием . Если необходимо переопределить значения, будет выдано предупреждение ParserWarning. См. csv. Диалект документации для более подробной информации.

error_bad_lines bool, необязательный, по умолчанию Нет

Строки со слишком большим количеством полей (например, строка csv со слишком большим количеством запятых) будут default вызовет исключение, и DataFrame не будет возвращен. Если False, то эти «плохие строки» будут удалены из кадра данных, который вернулся.

Устарело, начиная с версии 1.3.0: вместо этого следует использовать параметр on_bad_lines для указания поведения при вместо этого столкнулся с плохой линией.

warn_bad_lines bool, необязательный, по умолчанию Нет

Если error_bad_lines имеет значение False, а warn_bad_lines имеет значение True, предупреждение для каждого будет выведена «плохая строка».

Устарело, начиная с версии 1. 3.0: вместо этого следует использовать параметр on_bad_lines для указания поведения при вместо этого столкнулся с плохой линией.

on_bad_lines {‘ошибка’, ‘предупреждение’, ‘пропустить’} или вызываемый, по умолчанию ‘ошибка’

Указывает, что делать при обнаружении плохой строки (строки со слишком большим количеством полей). Допустимые значения:

• «ошибка», вызывает исключение при обнаружении плохой строки.

• «предупредить», вывести предупреждение при обнаружении плохой строки и пропустить эту строку.

• «пропустить», пропустить плохие строки без поднятия или предупреждения при их обнаружении.

Новое в версии 1.3.0.

Новое в версии 1.4.0:

• вызываемая, функция с подписью (bad_line: список[str]) -> список[str] | Нет , который будет обрабатывать один плохая линия. bad_line — это список строк, разделенных sep . Если функция возвращает None , плохая строка будет проигнорирована. Если функция возвращает новый список строк с большим количеством элементов, чем ожидается, ParserWarning будет испускаться при сбросе дополнительных элементов. Поддерживается только при engine="python"

delim_whitespace bool, по умолчанию False

Указывает, будут ли использоваться пробелы (например, ' ' или '    ' ) используется как сент. Эквивалентно настройке sep='\s+' . Если этот вариант установлено значение True, в качестве разделителя ничего не должно передаваться параметр.

мало памяти bool, по умолчанию True

Внутренне обрабатывать файл фрагментами, что приводит к меньшему использованию памяти при синтаксическом анализе, но, возможно, вывод смешанного типа. Чтобы не было смешанных типы либо установите значение False, либо укажите тип с помощью параметра dtype . Обратите внимание, что весь файл считывается в один кадр данных независимо от того, используйте параметр chunksize или iterator для возврата данных в виде блоков. (Действительно только с C-парсером).

карта_памяти bool, по умолчанию False

Если путь к файлу указан для filepath_or_buffer , сопоставьте объект файла прямо в память и получить доступ к данным прямо оттуда. Используя это Опция может повысить производительность, потому что больше нет накладных расходов на ввод-вывод.

float_precision str, необязательный

Указывает, какой преобразователь должен использовать механизм C для операций с плавающей запятой. ценности. Возможные варианты: Нет или «высокий» для обычного преобразователя, «устаревший» для оригинального конвертера панд с более низкой точностью, и «round_trip» для конвертера туда и обратно.

Изменено в версии 1. 2.

storage_options dict, необязательный

Дополнительные параметры, которые имеют смысл для конкретного подключения к хранилищу, например. хост, порт, имя пользователя, пароль и т. д. Для URL-адресов HTTP(S) пары ключ-значение пересылаются на urllib.request.Request в качестве параметров заголовка. Для других URL-адреса (например, начинающиеся с «s3://» и «gcs://») пары «ключ-значение» перенаправлено на fsspec.open . См. fsspec и urllib подробнее подробности и дополнительные примеры вариантов хранения см. здесь.

Новое в версии 1.2.

Возвращает

DataFrame или TextParser

Файл значений, разделенных запятыми (csv), возвращается как двумерный структура данных с помеченными осями.

См. также

DataFrame.to_csv

Запись DataFrame в файл значений, разделенных запятыми (csv).