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1.读取excel文件
（1）语法
（2）实例
2.读取cvs文件
（1）语法
（2）实例
3.读取txt文件
（1）语法
（2）实例
4.写入文件
（1）语法
（2）实例
import pandas as pd
data = pd.read_excel(io,
sheet_name=0,
header=0,
names=None,
index_col=None,
usecols=None,
squeeze=False,
dtype=None,
engine=None,
converters=None,
true_values=None,
false_values=None,
skiprows=None,
nrows=None,
na_values=None,
keep_default_na=True,
na_filter=True,
verbose=False,
parse_dates=False,
date_parser=None,
thousands=None,
comment=None,
skipfooter=0,
convert_float=True,
mangle_dupe_cols=True)常用参数说明
io：读取的excel文件名，如r'./vote.excel'。
sheet_name: excel文件中的sheet表名。
header: 哪一行设置为列索引，默认是第一行，即header = 0。
names: 列索引名。
index_col: 使用哪一列作为行索引，默认从0开始。
usecols: 读取表格中哪几列，必须是位置索引。
skiprows: 跳过前几行读取文件，默认从0开始。
nrows: 读取多少行数据。
读取文件中的分类sheet的指定列的六行数据。
import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'.\data\sep_word - 1.0.xlsx',sheet_name= '分类',header= 0,nrows=6,usecols=[0,1,3,5])
data输出结果为
解释：usecols=[0,1,3,5]是指第1,2,4,6列。
import pandas as pd
data = pd.read_cvs(filepath_or_buffer: FilePathOrBuffer,
sep=",",
delimiter=None,
# Column and Index Locations and Names
header="infer",
names=None,
index_col=None,
usecols=None,
squeeze=False,
prefix=None,
mangle_dupe_cols=True,
# General Parsing Configuration
dtype=None,
engine=None,
converters=None,
true_values=None,
false_values=None,
skipinitialspace=False,
skiprows=None,
skipfooter=0,
nrows=None,
# NA and Missing Data Handling
na_values=None,
keep_default_na=True,
na_filter=True,
verbose=False,
skip_blank_lines=True,
# Datetime Handling
parse_dates=False,
infer_datetime_format=False,
keep_date_col=False,
date_parser=None,
dayfirst=False,
cache_dates=True,
# Iteration
iterator=False,
chunksize=None,
# Quoting, Compression, and File Format
compression="infer",
thousands=None,
decimal: str = ".",
lineterminator=None,
quotechar='"',
quoting=csv.QUOTE_MINIMAL,
doublequote=True,
escapechar=None,
comment=None,
encoding=None,
dialect=None,
# Error Handling
error_bad_lines=True,
warn_bad_lines=True,
# Internal
delim_whitespace=False,
low_memory=_c_parser_defaults["low_memory"],
memory_map=False,
float_precision=None)参数说明：
csv文件是以逗号为分隔符的文件，读取参数与excel基本类似，文件为gbk格式的csv，若不设置encoding参数，会报错。
encoding：默认为'utf-8'，还有中文编码‘gbk’、‘gb18030’、‘gb2312’。
就我们关心的汉字而言，三种编码方式的表示范围是：
GB18030 > GBK > GB2312
即GBK是GB2312的超集，GB1803又是GBK的超集。
一般读取中文文本可以直接用encoding =GB18030
直接读取不设置编码方式，储存方式可能存在gbk格式，中文会乱码。
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'.\python\python数据分析\word.csv')
data输出结果为：
一般用encoding= 'utf-8'可以解决很多编码乱码问题，但是还是报错。
显示：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 37: invalid start byte
可能是因为中文储存的时候是gbk格式，utf-8还是识别不了一些编码，所以可以尝试用gbk，需要设置编码方式encoding='gbk'。
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'.\python\python数据分析\word.csv',encoding='gbk')
data输出结果为：
只想查看前10行数据用head函数。
data.head(10) #查看前十行数据
data.head() #默认显示前5行数据
import pandas as pd
data = pd.read_table(filepath_or_buffer: FilePathOrBuffer,
sep="\t",
delimiter=None,
# Column and Index Locations and Names
header="infer",
names=None,
index_col=None,
usecols=None,
squeeze=False,
prefix=None,
mangle_dupe_cols=True,
# General Parsing Configuration
dtype=None,
engine=None,
converters=None,
true_values=None,
false_values=None,
skipinitialspace=False,
skiprows=None,
skipfooter=0,
nrows=None,
# NA and Missing Data Handling
na_values=None,
keep_default_na=True,
na_filter=True,
verbose=False,
skip_blank_lines=True,
# Datetime Handling
parse_dates=False,
infer_datetime_format=False,
keep_date_col=False,
date_parser=None,
dayfirst=False,
cache_dates=True,
# Iteration
iterator=False,
chunksize=None,
# Quoting, Compression, and File Format
compression="infer",
thousands=None,
decimal: str = ".",
lineterminator=None,
quotechar='"',
quoting=csv.QUOTE_MINIMAL,
doublequote=True,
escapechar=None,
comment=None,
encoding=None,
dialect=None,
# Error Handling
error_bad_lines=True,
warn_bad_lines=True,
# Internal
delim_whitespace=False,
low_memory=_c_parser_defaults["low_memory"],
memory_map=False,
float_precision=None)参数说明：
txt文件是以指制表符\t为分隔符的文件，参数与excel、csv基本类似，不同的地方在于必须要指定sep。
sep：默认为'\t'。
读取竞选文档。
data = pd.read_table(r'.\python\python数据分析\智能空调项目\python_study\vote.txt')
data输出结果为：
excel，csv，txt写入文件的方式基本类似，以pandas的to_xx()方式写入。
#写入excel文件
to_excel(
self,
excel_writer,
sheet_name="Sheet1",
na_rep="",
float_format=None,
columns=None,
header=True,
index=True,
index_label=None,
startrow=0,
startcol=0,
engine=None,
merge_cells=True,
encoding=None,
inf_rep="inf",
verbose=True,
freeze_panes=None
) 常用参数说明：
index： 是否保留行索引，默认是True保留，False表示不保留。
columns: 通过列索引指定所需列。
sheet_name: 表名，默认为‘sheet1’。
encoding：编码格式，utf-8或者gbk。
na_rep： 缺失值填充，可指定为0。
index_label: 行索引标签。
header: 默认为True，False没有列索引，如需更改列名，则header = ["列1","列2","列3"]
将txt文档写为xlsx文件。
import pandas as pd #导入pandas库
#读入txt文档
data = pd.read_table(r'.\python\python数据分析\智能空调项目\python_study\vote.txt',sep='\t')
#写入excel文档
data.to_excel(r'./vote.xlsx',sheet_name='vote',na_rep='')参考文章：
python学习之路--pandas读写文件 - 知乎 (zhihu.com)