#数据读取
# read_table,read_csv,read_excel
#读取普通分隔数据：read_table
#可以读取txt，csv
import os
import pandas as pd
os.chdir(r'C:\Users\BRIGHT-SH-002\Desktop\python') data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0)
print(data1)
data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0,index_col=0)
print(data1)
#delimiter:用于拆分的字符，也可以用sep：sep=','
#header：用做列名的序号，默认为0（第一行）
#index_col:指定将某烈为行索引，否则自动索引0,1 （作为索引列） #read_table主要用于读取简单的数据 txt/csv
结果：
va1 va2 va3 va4
0 1 2 3 4
1 2 3 4 5
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
va2 va3 va4
va1
1 2 3 4
2 3 4 5
3 4 5 6
4 5 6 7
# 读取csv数据：read_csv
# 先熟悉一下excel怎么导出csv
data2 = pd.read_csv('data2.csv',engine='python')
print(data2.head())
#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
#encoding：指定字符集类型，即编码，通常指定'utf-8'
print(type(data2))
#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'