1.pandas內建了十多中資料來源讀取函式，常見的就是excel和csv
2、pandas讀取出來的資料都是資料框格式（---dataframe結構），方便後續的資料處理和分析
3.可以快速的將資料儲存為csv或excel格式
4.引數較多，可以自行控制，但多數時候使用預設引數
5.讀取csv時注意編碼，常用的編碼有utf-8，gbk，gbk2312等
6.讀取格式：
df=pd.read.csv('meal_order_info.csv',encoding='gbk')
df=pd.read..csv('meal_ordder_info.csv',encoding='gbk',nrows=10)
os對檔案操作的模組
import os
import pandas as pd
os.getcwd() ---獲得當前(python)所在的路徑
#一般這個路徑比較長，可以將其進行改路名，重新命名為簡短的路經
os.chdir('c:\\data\第三章') #引數為目標簡短路徑
#讀取資料（改路徑之前）
_order_info.csv',encoding='gbk')
#修改路徑後讀取資料
df=pd.read.csv(r'c:\\data\第三章\meal_order_info...csv',encoding='gbk')
等價於 df=pd.read.csv(r'meal_order_info...csv',encoding='gbk')
#修改路徑目的就是為了將讀取的後的資料儲存至目標路徑
df.head(5) 檢視前五行
df.tail(5) 檢視最後五行
df.dtypes---返回每一列的變數型別
df=pd.read.csv(r'c:\\data\第三章\meal_order_info...csv',
encoding='gbk'，dtype=['info_id':str,'emp_id':str])
#dtype=['info_id':str,'emp_id':str]
將指定變數讀成 指定資料型別 （比如將不可變的id的元int型讀成str，防止修改）
pd.__version__ 檢視pd版本
df=pd.read.csv(r'c:\\data\第三章\meal_order_info...csv',
encoding='gbk'，dtype=['info_id':str,'emp_id':str]，nrows=10)
#只讀取前十行
pandas讀取資料時，預設把第一行做表頭
df=pd.read.csv(r'c:\\data\第三章\meal_order_info...csv',
encoding='gbk'，dtype=
，na_values=1501,header=0
)na_values=1501 (資料**現nan，是空值）
hearer=0 ，將第一行做表頭
（基本和讀取csv一致，單excel需要指定sheet_name(工作簿）
df2=pd.read.excel(r'meal_order_detail.xlsx',encoding='utf-8',sheet_name='meal_order_detail1',detype=
)#假定excel有三個工作簿，而且三個鐘的資料都需要讀取
sheet_name=['meal_order_detail'+str(i) for i in range(1,4)]
#sheet_name也可以指定給定sheet_name1、sheet_name2
#若資料中中文太多，建議使用編碼方式：；gbk
for i in sheet_name:
data=pd.read.excel('meal_order_detail.xlsx',encoding='gbk'，sheet_name=i,dtype=
) #y因為sheet_name有三個，三次讀取的資料有三部分，三部分資料的合併
data_all=pd.concat
([data_all,data],axis=0,ignore_index=true)
data_all #合併後的三個工作頁的內容
os.getcwd
() --
data_all.to_csv
('data_all.csv',index=false,encoding='gbk'
)
#預設儲存在當前路徑下，即（此時的當前路徑是python所在的路徑）
index=false--是指儲存資料時將已讀取到的資料中的 索引列 shenglve不儲存
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