本文介绍了如何使用Python的Pandas库读取和存储不同格式的数据，包括CSV、txt、Excel以及数据库文件。Pandas的read_csv和read_table函数用于读取文本和CSV文件，to_csv用于存储为CSV。此外，还展示了读写Excel文件的方法，以及如何从JSON和不同的数据库（如MySQL、SQLServer）中提取数据。
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对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中
Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
1 文本文件读取
文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件
txt文件：是Windows操作系统上附带的一种文本格式，文件以.txt为后缀
CSV文件：是Comma-Separated Values的缩写，用半角逗号（’,’）作为字段值的分隔符。文件以纯文本形式存储表格数据
Pandas中使用read_table来读取文本文件
pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=’\t’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)
Pandas中使用read_csv函数来读取CSV文件
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’，’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)
表5-1 read_table和read_csv常用参数及其说明
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