#数据读取# read_table,read_csv,read_excel
1 #读取普通分隔数据：read_table 2 #可以读取txt，csv 3 import os 4 import pandas as pd 5 os.chdir(r'C:\Users\BRIGHT-SH-002\Desktop\python') 6 7 8 data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0) 9 print(data1) 10 data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0,index_col=0) 11 print(data1) 12 #delimiter:用于拆分的字符，也可以用sep：sep=',' 13 #header：用做列名的序号，默认为0（第一行） 14 #index_col:指定将某烈为行索引，否则自动索引0,1 （作为索引列） 15 16 #read_table主要用于读取简单的数据 txt/csv结果：
va1 va2 va3 va40 1 2 3 41 2 3 4 52 3 4 5 63 4 5 6 7 va2 va3 va4va1 1 2 3 42 3 4 53 4 5 64 5 6 7
1 # 读取csv数据：read_csv 2 # 先熟悉一下excel怎么导出csv 3 data2 = pd.read_csv('data2.csv',engine='python') 4 print(data2.head()) 5 #engine:使用的分析引擎，可以选择C或者python。 C引擎快但是python引擎更加完备 6 #encoding：指定字符集类型，即编码，通常指定'utf-8' 7 print(type(data2)) 8 #大多数情况先将excel导出csv，再读取#读取excel数据:read_excel data3 = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test1',header=0) print(data3.head()) #io:文件路径 #sheet_name:返回多个表用sheet_name=[0,1],若sheet_name=None是返回全表 #-> 1.int/string 返回的是dataframe 2.而None和list返回的是dict #header:指定列名行，默认0，取第一行 #index_col:指定列为索引列，也可以使用：'strings'
