padas读取文件的方法(pythopadas读取文件)

导语：Pandas基础之文件的读取和写入

1.文件的读取

Pandas的文件输入有赖于xlrd、xlwt、openpyxl这三个第三方的库，如果读取失败可尝试先安装这几个库；

在数据分析的过程中对于数据的读取和写入是必不可少的，这里我们主要学习csv、 txt、 excel的读取和写入。

1.1文件的读取

csv、txt、excel文件分别可以使用read_csv()、read_table()、read_exece来读取，其中传入的参数都是文件的相对或者绝对路径。

其中的一些公共参数，header设置为None时表示第一行不作为列名，index_col表示把某一列或某几列作为索引；usecols表示读取列的集合，默认是所有的列；parse_dates表示需要转化为时间的列，nrows表示读取的数据行数。

header:

index_col：

usecol:

parse_dates：

nrows：

在读取txt文件的时候可能会遇到分隔符不是空格的情况，read_table()中是有一个分割参数sep，可以实现对分隔符号的自定义，sep中使用的是正则表达式。

2.数据的写入

通常使用to_csv()、to_excel()写入数据，如果想要快速的转化为markdown和latex可以使用to_markdown()、和to_latex()，但需要额外安装tabulate包。

一般情况下，pandas会在数据写入时包含当前的数据索引，但我们在输出的时候其实并不需要整数索引，此时可以将index设置为False，可以在输出时去掉索引。

pandas中没有定义to_table()函数，但是to_csv()可以将数据保存为txt文件，并且可以自定义分隔符。

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