python中有許多方便的庫可以用來進行資料處理，尤其是numpy和pandas,再搭配matplot畫圖專用模組，功能十分強大。
csv（comma-separated values）格式的檔案是指以純文字形式儲存的**資料，這意味著不能簡單的使用excel**工具進行處理，而且excel**處理的資料量十分有限，而使用pandas來處理資料量巨大的csv檔案就容易的多了。
我用到的是自己用其他硬體工具抓取得資料，硬體環境是在linux平台上搭建的，當時資料是在執行指令碼後直接輸出在terminal裡的，資料量十分龐大，為了儲存獲得的資料，在linux下使用了資料流重定向，把資料全部儲存到了文字檔案中，形成了乙個本地csv檔案。
pandas讀取本地csv檔案並設定dataframe(資料格式)
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv(
'filename'
,header=
none
,sep=
' ')
#filename可以直接從碟符開始，標明每一級的資料夾直到csv檔案，header=none表示頭部為空，sep=' '表示資料間使用空格作為分隔符，如果分隔符是逗號，只需換成 『，』即可。
print df.head(
)print df.tail(
)#作為示例，輸出csv檔案的前5行和最後5行，這是pandas預設的輸出5行，可以根據需要自己設定輸出幾行的值
中顯示了我本地資料的前5行與最後5行，最前面一列沒有標號的是行號，資料一共有13列，標號從0到12，一行顯示不完全，在第9列以後換了行，並且用反斜槓「\」標註了出來。
2023年4月28日更新
使用pandas直接讀取本地的csv檔案後，csv檔案的列索引預設為從0開始的數字，重定義列索引的語句如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv(
'filename'
,header=
none
,sep=
' ',names=
["week"
,'month'
,'date'
,'time'
,'year'
,'name1'
,'freq1'
,'name2'
,'freq2'
,'name3'
,'data1'
,'name4'
,'data2'])
print df
此時列印出的檔案資訊如下，列索引已經被重新命名：
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