《python数据分析与应用》第四章：pandas统计分析基础

第四章

4.1 读写不同数据源的数据
4.1.1 读/写数据库数据

1.数据库数据读取：

注意：数据库的用户名（一般都是root）和密码（自己设置的）都是要用自己的，地址默认的127.0.0.1

读取函数（你自己把文件存在哪了？）和存储函数（你要把问价存在哪？）的路径，一定要区别开

先明确读取表与查询表的区别：
①查询的数据集合时临时存在的;
②不同查询的条件产生不同的数据集合，是对原数据的重新整合;
③当关闭查询后，查询记录随之清空，保存下来的只有查询方式，再次打开查询重新调入数据。

查询操作仿佛新建了一个数据表（其实没有）来储存符合查询命令的数据集，它使原数据发生了临时性的改变，对原数据进行了整合操作；而读取就是读原数据的所有信息，没有对原数据进行整合操作。

read_sql_table：只能读取数据库中的某一个表格，不能实现查询的操作，第一个参数是具体的表格名称；
read_sql_query：只能实现查询操作，不能直接读取，第一个参数是sql语句（查询数据库或者某个表格）；
read_sql：是上面两者的集合，既能读取也能查询，第一个参数是表名或者sql语句。

2.数据库数据存储：to_sql
4.1.2 读/写文本文件
1.文本文件读取
read_table读取文本文件，read_csv读取CSV文件
2.文本文件存储：to_csv
4.1.3 读/写Excel文件
1.Excel文件读取：read_excel
2.Excel文件存储：to_excel
4.1.4任务实现
1.读取订单详情数据库数据
2.读取订单信息CSV数据
3.读取客户Excel数据

4.2 掌握DataFrame的常用操作
4.2.1查看DataFrame的常用属性
values元素，index索引，columns列名，dtypes类型，
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