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一、读取普通分隔数据：read_table

可以读取txt，csv

data1 = pd.read_table(‘data1.txt‘, delimiter=‘,‘,header = 0, index_col=1)
print(data1)
# delimiter：用于拆分的字符，也可以用sep：sep = ‘,‘
# header：用做列名的序号，默认为0（第一行）
# index_col：指定某列为行索引，否则自动索引0, 1, .....

# read_table主要用于读取简单的数据，txt/csv

二、读取excel数据：read_excel

# 读取excel数据：read_excel

data3 = pd.read_excel(‘地市级党委书记数据库（2000-10）.xlsx‘,sheet_name=‘中国人民共和国地市级党委书记数据库（2000-10）‘,header=0)
print(data3.head())
# io ：文件路径。
# sheetname：返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 → ① int/string 返回的是dataframe ②而none和list返回的是dict
# header：指定列名行，默认0，即取第一行
# index_col：指定列为索引列，也可以使用u”strings”

大多数情况先将excel导出csv，再读取

三、读取csv数据：read_csv

data2 = pd.read_csv(‘data2.csv‘,encoding = ‘utf-8‘)
print(data2.head())
# encoding：指定字符集类型，即编码，通常指定为‘utf-8‘

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Pandas —— （8）数据读取

原文：https://www.cnblogs.com/long5683/p/13159574.html