對資料庫有一定了解的同學應該都知道資料表這個東西。資料表一般是以行列來儲存和展示資料的。每一列就是乙個資料字段，代表每一行資料的屬性。在python裡面也有類似表概念的東西，叫做dataframe。dataframe是我們資料分析和風控建模中很重要乙個元素，後續的很多資料操作都要以此為基礎。
我們的資料來源可能多種多樣，可能是txt、excel、csv這種文字，也可能儲存在mysql、oracle資料庫中，要讓這些資料能在python中進行分析建模，就需要將這些資料讀取儲存在dataframe中。
首先，我們可以先看一下python預設的儲存路徑，方法如下:
import os
os.getcwd()
這樣可以看到我們預設的儲存路徑。如果我們在後續的操作中不寫路徑，讀取資料或匯出資料都會需要在這個預設路徑下進行。
想要修改預設路徑可以使用如下語句
os.chdir('d:/')
對了，有個快捷鍵可以提一下，將游標放置在想要執行那一行上或選中某一段按f9就能執行選中的部分語句。另外，python是以縮進來區分某一段語句是否結束了的，所以每寫完乙個語句最好另起一行。
進入正題，讀取資料吧。
1、txt、excel、csv文字
讀取這幾種文字需要乙個很強大的第三方工具包-pandas（它的英文感覺就是熊貓的複數形式，哈哈哈），基本上所有的資料分析操作都會用到它，咱們以後再慢慢了解。先來了解一些如何用它來讀取本地的資料文字吧。
import pandas as pd
df=pd.read_table('d:/test1.txt',sep=',')
df=pd.read_csv('d:/test2.csv')
df=pd.read_excel('d:/test3.xlsx')
pd三連，讓我們逐條解釋一下：
第乙個語句import是指的匯入第三方工具包pandas。下面的三個read分別對應不同的資料格式，這裡細心的同學會注意到資料的儲存路徑用的是反斜槓「d:/」，而不是咱們常見的「d:」，寫路徑最好都按這種反斜槓的形式，不然容易報錯。想用「」也可以，不過要寫成「d:」。
另外要注意的就是只有讀取txt檔案的時候加了sep（分隔符），大家讀取txt檔案的時候要注意了，記得根據自己txt檔案的分隔符修改語句。
讀取資料的時候pandas會很貼心的將第一行作為變數名，省去了大家再重新定義欄位名的煩惱。
2、讀取資料庫
讀取儲存在資料庫裡的資料，就需要建立python和資料庫的鏈結。之後就能夠用sql語句從資料庫裡提取資料啦！
舉個栗子-mysql資料庫：
import mysqldb
conn=mysqldb.connect(host='192.168.10.194',port=3306,user='admin』,passwd='admin',db='carrier',charset='utf8')
df=pd.read_sql('select * from reportdata',conn)
mysqldb是第三方工具包，用它來鏈結資料庫。引數設定：host-資料庫的ip位址，port-資料庫埠，user-資料庫使用者名稱，passwd-資料庫密碼，db-資料所在的庫名，charset-編碼（可以寫成utf8）。如果是其他型別的資料庫（oracle，mangodb，sqlsever等），只要把第一段鏈結的**換掉，讀取資料庫的語句還是一樣的哦。
今天的內容就到這，下期再見！
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