1. 文件读取
pandas可以读取的文件格式有很多，这里主要介绍读取csv, excel, txt文件。
df_csv = pd.read_csv('../data/my_csv.csv') df_csv
| col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | |
| 0 | 2 | a | 1.4 | apple | 2020/1/1 |
| 1 | 3 | b | 3.4 | banana | 2020/1/2 |
| 2 | 6 | c | 2.5 | orange | 2020/1/5 |
| 3 | 5 | d | 3.2 | lemon | 2020/1/7 |
df_txt = pd.read_table('../data/my_table.txt') df_txt
| col1 | col2 | col3 | col4 | |
| 0 | 2 | a | 1.4 | apple 2020/1/1 |
| 1 | 3 | b | 3.4 | banana 2020/1/2 |
| 2 | 6 | c | 2.5 | orange 2020/1/5 |
| 3 | 5 | d | 3.2 | lemon 2020/1/7 |
df_excel = pd.read_excel('../data/my_excel.xlsx') df_excel
| col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | |
| 0 | 2 | a | 1.4 | apple | 2020/1/1 |
| 1 | 3 | b | 3.4 | banana | 2020/1/2 |
| 2 | 6 | c | 2.5 | orange | 2020/1/5 |
| 3 | 5 | d | 3.2 | lemon | 2020/1/7 |
这里有一些常用的公共参数，header=None表示第一行不作为列名，index_col表示把某一列或几列作为索引，索引的内容将会在第三章进行详述，usecols表示读取列的集合，默认读取所有的列，parse_dates表示需要转化为时间的列，关于时间序列的有关内容将在第十章讲解，nrows表示读取的数据行数。上面这些参数在上述的三个函数里都可以使用。
pd.read_table('../data/my_table.txt', header=None)
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
| 0 | col1 | col2 | col3 | col4 |
| 1 | 2 | a | 1.4 | apple 2020/1/1 |
| 2 | 3 | b | 3.4 | banana 2020/1/2 |
| 3 | 6 | c | 2.5 | orange 2020/1/5 |
| 4 | 5 | d | 3.2 | lemon 2020/1/7 |
pd.read_csv('../data/my_csv.csv', index_col=['col1', 'col2'])
| col3 | col4 | col5 | ||
| col1 | col2 | |||
| 2 | a | 1.4 | apple | 2020/1/1 |
| 3 | b | 3.4 | banana | 2020/1/2 |
| 6 | c | 2.5 | orange | 2020/1/5 |
| 5 | d | 3.2 | lemon | 2020/1/7 |
pd.read_table('../data/my_table.txt', usecols=['col1', 'col2'])
| col1 | col2 | |
| 0 | 2 | a |
| 1 | 3 | b |
| 2 | 6 | c |
| 3 | 5 | d |
pd.read_csv('../data/my_csv.csv', parse_dates=['col5'])
| col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | |
| 0 | 2 | a | 1.4 | apple | 2020-01-01 |
| 1 | 3 | b | 3.4 | banana | 2020-01-02 |
| 2 | 6 | c | 2.5 | orange | 2020-01-05 |
| 3 | 5 | d | 3.2 | lemon | 2020-01-07 |
pd.read_excel('../data/my_excel.xlsx', nrows=2)
| col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | |
| 0 | 2 | a | 1.4 | apple | 2020/1/1 |
| 1 | 3 | b | 3.4 | banana | 2020/1/2 |
在读取txt文件时，经常遇到分隔符非空格的情况，read_table有一个分割参数sep，它使得用户可以自定义分割符号，进行txt数据的读取。例如，下面的读取的表以||||为分割：
pd.read_table('../data/my_table_special_sep.txt')
| | col1 |||| col2 | | - | ----------------------------- | | 0 | TS |||| This is an apple. | | 1 | GQ |||| My name is Bob. | | 2 | WT |||| Well done! | | 3 | PT |||| May I help you? |
上面的结果显然不是理想的，这时可以使用sep，同时需要指定引擎为python：
pd.read_table('../data/my_table_special_sep.txt', sep=' |||| ', engine='python')
| col1 | col2 | |
| 0 | TS | This is an apple. |
| 1 | GQ | My name is Bob. |
| 2 | WT | Well done! |
| 3 | PT | May I help you? |
【WARNING】sep是正则参数
在使用read_table的时候需要注意，参数sep中使用的是正则表达式，因此需要对|进行转义变成|，否则无法读取到正确的结果。有关正则表达式的基本内容可以参考第八章或者其他相关资料。
【END】
2. 数据写入
一般在数据写入中，最常用的操作是把index设置为False，特别当索引没有特殊意义的时候，这样的行为能把索引在保存的时候去除。
df_csv.to_csv('../data/my_csv_saved.csv', index=False) df_excel.to_excel('../data/my_excel_saved.xlsx', index=False)
pandas中没有定义to_table函数，但是to_csv可以保存为txt文件，并且允许自定义分隔符，常用制表符\t分割：
df_txt.to_csv('../data/my_txt_saved.txt', sep='\t', index=False)
如果想要把表格快速转换为markdown和latex语言，可以使用to_markdown和to_latex函数，此处需要安装tabulate包。
print(df_csv.to_markdown())
| | col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | |---:|-------:|:-------|-------:|:-------|:---------| | 0 | 2 | a | 1.4 | apple | 2020/1/1 | | 1 | 3 | b | 3.4 | banana | 2020/1/2 | | 2 | 6 | c | 2.5 | orange | 2020/1/5 | | 3 | 5 | d | 3.2 | lemon | 2020/1/7 |
print(df_csv.to_latex())
\begin{tabular}{lrlrll} \toprule {} & col1 & col2 & col3 & col4 & col5 \ \midrule 0 & 2 & a & 1.4 & apple & 2020/1/1 \ 1 & 3 & b & 3.4 & banana & 2020/1/2 \ 2 & 6 & c & 2.5 & orange & 2020/1/5 \ 3 & 5 & d & 3.2 & lemon & 2020/1/7 \ \bottomrule \end{tabular}
