pandas（python data analysis library ）是基於numpy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。pandas 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具，pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理資料的函式和方法。
1.1 資料庫資料讀取
pandas提供了讀取與儲存關係型資料庫資料的函式與方法。除了pandas庫外，還需要使用sqlalchemy庫建立對應的資料庫連線。sqlalchemy配合相應資料庫的python連線工具（例如mysql資料庫需要安裝mysqlclient或者pymysql庫），使用create_engine函式，建立乙個資料庫連線。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engin = create_engine(
'mysql+pymysql:'
)data = pd.read_sql_table(
'meal_order_detail1'
, con=engin)
pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=none, index_col=none, coerce_float=true, columns=none)
read_sql_query則只能實現查詢操作，不能直接讀取資料庫中的某個表。
pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=none, coerce_float=true)
read_sql是兩者的綜合，既能夠讀取資料庫中的某乙個表，也能夠實現查詢操作。
pandas.read_sql(sql, con, index_col=none, coerce_float=true, columns=none)
pandas三個資料庫資料讀取函式的引數幾乎完全一致，唯一的區別在於傳入的是語句還是表名。
1.2 資料庫資料儲存
資料庫資料讀取有三個函式，但資料儲存則只有乙個to_sql方法。
2.1 文字檔案讀取
文字檔案是一種由若干行字元構成的計算機檔案，它是一種典型的順序檔案。
csv是一種逗號分隔的檔案格式，因為其分隔符不一定是逗號，又被稱為字元分隔檔案，檔案以純文字形式儲存**資料（數字和文字）。
使用read_table來讀取文字檔案。
pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=』\t』, header=』infer』, names=none, index_col=none, dtype=none, engine=none, nrows=none)
使用read_csv函式來讀取csv檔案。
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=』,』, header=』infer』, names=none, index_col=none, dtype=none, engine=none, nrows=none)
read_table和read_csv常用引數及其說明：
read_table和read_csv函式中的sep引數是指定文字的分隔符的，如果分隔符指定錯誤，在讀取資料的時候，每一行資料將連成一片。
header引數是用來指定列名的，如果是none則會新增乙個預設的列名。
encoding代表檔案的編碼格式，常用的編碼有utf-8、utf-16、gbk、gb2312、gb18030等。如果編碼指定錯誤資料將無法讀取，ipython直譯器會報解析錯誤。
2.2 文字檔案儲存
文字檔案的儲存和讀取類似，結構化資料可以通過pandas中的to_csv函式實現以csv檔案格式儲存檔案。
3.1 excel檔案讀取
pandas提供了read_excel函式來讀取「xls」「xlsx」兩種excel檔案。
3.2 excel檔案儲存
將檔案儲存為excel檔案，可以使用to_excel方法。其語法格式如下：
dataframe.to_excel(excel_writer=none, sheetname=none』, na_rep=」, header=true, index=true, index_label=none, mode=』w』, encoding=none)
to_csv方法的常用引數基本一致，區別之處在於：指定儲存檔案的檔案路徑引數名稱為excel_writer，並且沒有sep引數，增加了乙個sheetnames引數用來指定儲存的excel sheet的名稱，預設為sheet1。
with pd.excelwriter(
'./tmp/temp.xlsx'
)as w:
data.to_excel(w, sheet_name=
'a')
data.to_excel(w, sheet_name=
'b')
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