3、数据格式：CSV与电子表格的优劣分析

数据格式：CSV与电子表格的优劣分析

1. CSV文件的优势

1.1 工具的普遍性

CSV文件及其分隔或固定宽度的同类文件，最大的优势在于读写它们的工具无处不在。几乎所有处理数据框或数组的库，无论使用何种编程语言，都知道如何处理CSV文件。大多数情况下，这些库能很好地解析一些特殊情况。例如，每个电子表格程序都支持导入和导出CSV文件，每个关系型数据库管理系统（RDBMS）以及大多数非关系型数据库也都如此。甚至大多数程序员的文本编辑器都具备方便编辑CSV文件的功能。Python有一个标准库模块 csv ，可以逐行读取许多不同方言的CSV（或其他分隔格式）文件。

以下是使用Pandas读取TSV文件的示例代码：

import pandas as pd
parts = pd.read_csv('data/parts.tsv', sep='\t', parse_dates=['Date'])
print(parts)

我们可以验证数据框中日期列的数据类型：

print(parts.dtypes)

输出结果如下：
| 列名 | 数据类型 |
| ---- | ---- |
| Part_No | object |
| Description | object |
| Date | datetime64[ns] |
| Price (USD) | float64