1）csv檔案讀取：
語法格式：pandas.read_csv(檔案路徑)
csv檔案內容如下：
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv"
content = pd.read_csv(file_path)
content.head() # 預設返回前5行資料
content.head(3) # 返回前3行資料
content.shape # 返回乙個元組（總行數，總列數），總行數不包括標題行
content.index # 返回索引，是乙個可迭代的物件
content.column # 返回所有的列名 index(['姓名', '年齡', '籍貫'], dtype=www.cppcns.com'object')
content.dtypes # 返回的是每列的資料型別
姓名 object
年齡 int64
籍貫 object
dtype: object
2）csv檔案讀取：
語法格式：pandas.read_csv(檔案路徑)
csv檔案內容如下：
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test2.txt"
content = pd.read_csv(fil程式設計客棧e_path,sep='\t',header = none ,names= ['name','age','adress'])
#引數說明：
# header = none 表示沒有標題行
# sep='\t' 表示去除分割符中的空格
# names= ['name','age','adress'] ，列名依次自定義為'name','age','adress'
content.head() # 預設返回前5行資料
content.head(3) # 返回前3行資料
content.shape # 返回乙個元組（總行數，總列數），總行數程式設計客棧不包括標題行
content.index # 返回索引，是乙個可迭代的物件
content.column # 返回所有的列名 index(['姓名', '年齡', '籍貫'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的資料型別
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test3.xlsx"
content = pd.read_excel(file_程式設計客棧path)
content.head() # 預設返回前5行資料
content.head(3) # 返回前3行資料
content.shape # 返回乙個元組（總行數，總列數），總行數不包括標題行
content.index # 返回索引，是乙個可迭代的物件
content.column #程式設計客棧 返回所有的列名 index(['姓名', '年齡', '籍貫'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的資料型別
姓名 object
年齡 int64
籍貫 object
dtype: object
語法：pandas.read_sql(sql語句,資料庫連線物件)
資料物件的建立，可以根據pymysql,cx_oracle等模組連線mysql或者oracle。
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