本文详细介绍了如何使用Python的pandas库读取和写入CSV、Excel、HTML以及SQL数据库中的结构化数据。通过示例代码，展示了基本的读写操作，包括设置header参数以处理含有标题行的文件，以及从HTML文件中提取表格数据。此外，还提及了pandas对多种SQL数据库的支持。
用Python进行结构化数据的读写——pandas篇
Pandas是Python中一款流行的数据分析工具，也是一个强大的数据处理和处理库。它支持多种数据输入和输出格式，主要包括CSV、Excel、HTML和SQL等文件类型。本文将介绍如何使用pandas读取和写入这些结构化数据。
读取CSV文件
读取CSV文件是Pandas最常见的操作之一。以下是用Pandas读取CSV文件的基本语法：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
其中df是一个DataFrame对象，它包含了从CSV文件中读取的所有数据。如果CSV文件中包含标题行，那么我们可以添加header参数来指定标题行所在的行数：
df = pd
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