在Python数据分析工具Pandas中，pd.read_csv()函数是一个核心操作，用于从CSV文件中读取数据并转化为DataFrame。这个函数提供了丰富的参数选项以适应不同场景的需求，包括文件路径、分隔符、列名处理、数据类型指定、数据读取方式等。
参数详解如下：
filepath_or_buffer: 可以是文件路径、URL或对象，如文件句柄或StringIO，支持多种文件类型读取。
sep: 默认逗号，用于定义数据分隔符，支持正则表达式。
delimiter: 备选分隔符，若设定将覆盖sep参数。
delim_whitespace: 如果为True，空格会被视为分隔符。
header: 指定列名的行数，支持多级列名处理。
names: 自定义列名列表，若文件无列名则需header=None。
index_col: 确定行索引的列，支持多列作为索引。
usecols: 选择性加载数据列，提高读取速度和内存效率。
as_recarray: 不推荐使用，可选择to_records()替代。
squeeze: 对单列数据返回Series。
prefix: 无列名时，给列添加前缀。
其他参数如dtype、engine、converters等用于数据类型转换和解析引擎选择。
na_values和na_filter: 控制对缺失值的处理。
parse_dates: 用于识别和解析日期格式。
iterator和chunksize: 用于按块读取大文件。
compression: 支持压缩文件的读取。
通过这些参数，用户可以根据需要定制数据读取行为，满足各种数据处理需求。