csv檔案是一種純文字檔案，可以使用任何文字編輯器進行編輯，它支援追加模式，節省記憶體開銷。因為csv檔案具有諸多的優點，所以在很多時候會將資料儲存到csv檔案中。
pandas中提供了read_csv（）函式與to_csv()方法，分別用於讀取csv檔案和寫入csv檔案，關於他們的具體介紹如下：
1.通過to_csv（）方法將資料寫入csv檔案
to_csv（path_or_buf=none，sep=『，』，na_rep=』』，float_format=none，columns=none，header=true，index=true，index_label=none，mode=『w』，encoding=none，compression=none，quoting=none，quotechar=』「」』，line_terminator=』\n』，chunksize=none，tuplesize_cols=none，date_format=none，doublequote=true，escapechar=none，decimal=』.』)
（1）path_or_buf：檔案路徑
（2）index：布林值，預設為true。如果為false，則將不會顯示索引
（3）sep：分隔符，預設用 " . " 隔開
如果指定的路徑下檔案不存在，則會建立乙個檔案來儲存資料；如果檔案已經存在，則會將檔案中的內容進行覆蓋。2.通過read_csv()函式讀取csv檔案的資料；read_csv()函式的作用是將csv檔案的資料讀取出來，並轉換成dataframe物件。read_csv（）函式的語法：read_csv（filepath_or_buffer，sep="，"，delimiter=none，header=「infer」，names=none，index_col=none，usecols=none，squeeze=false，perfix=none，mangle_dupe_cols=true，dtype=none…）
上述函式中常用引數表示的含義如下：
（1）filepath_or_buffer：表示檔案路徑，可以為url字串
（2）sep：分隔符，預設用 " ，" 隔開
（3）header：指定行數用來作為列名，如果讀取的檔案中沒有列名，則預設為0，否則設定為none //指定的行數如果在中間行，上面的行不要，拿它下面的行作為資料，自己做為列名，反正處於它下面的才會要
（4）names：用於結果的列名列表。如果檔案不包含標題行，則應該將該引數設定為none
（5）index_col：用作行索引的列編號或者列名，如果給定乙個序列，則表示有多個行索引 //index_col=多少，就把那一列作為索引列，比如index_col=1，把1作為索引列
接下來，使用read_csv（）函式將檔案讀取出來：
#read_table（）和 read_csv（）的區別在於使用的分隔符不同，前面為","，後面為"\t"
header引數用法：
index_col引數的用法：
CSV檔案讀寫
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