我們的資料大部分存在於檔案當中，所以pandas會支援複雜的io操作，pandas的api支援眾多的檔案格式，如csv、sql、xls、json、hdf5。
注：最常用的hdf5和csv檔案
檔案讀取與儲存
pd.to_csv()
hdf5讀取與儲存
csv與hdf5對比
如何獲取hdf5檔案中的key？
json讀取與儲存
pd.to_json()
csv讀取csv檔案-read_csv
import pandas as pd
# 讀取檔案,並且指定只獲取'open', 'close'指標
寫入csv檔案-to_csvseries.to_csv(path=none, index=true, sep=』, 『, na_rep=』』, float_format=none,header=false, index_label=none, mode=『w』, encoding=none,compression=none, date_format=none, decimal=』.』)
案例
# 選取10行資料儲存,便於觀察資料
會發現將索引存入到檔案當中，變成單獨的一列資料。如果需要刪除，可以指定index引數,刪除原來的檔案，重新儲存一次。
# index:儲存不會講索引值變成一列資料
read_hdf與to_hdf
hdf5檔案的讀取和儲存需要指定乙個鍵，值為要儲存的dataframe
dataframe.to_hdf(path_or_buf, key, \kwargs)
案例
提取碼：nb8c
day_high = pd.read_hdf(
"./stock_data/day/day_high.h5"
)
如果讀取的時候出現以下錯誤
需要安裝安裝tables模組避免不能讀取hdf5檔案
)
再次讀取的時候, 需要指定鍵的名字
new_high = pd.read_hdf(
"./test.h5"
, key=
"day_high"
)
json
json是我們常用的一種資料交換格式，前面在前後端的互動經常用到，也會在儲存的時候選擇這種格式。所以我們需要知道pandas如何進行讀取和儲存json格式。
read_json
lines : boolean, default false
typ : default 『frame』， 指定轉換成的物件型別series或者dataframe
資料準備
提取碼：8rw0
案例
案例拓展
優先選擇使用hdf5檔案儲存
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