如何使用Python Pandas模塊讀取各類(lèi)型文件？這個(gè)太簡(jiǎn)單點(diǎn)，pandas內(nèi)置了大量函數(shù)和類(lèi)型，可以不飛快如何處理日常洗護(hù)各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種

如何使用Python Pandas模塊讀取各類(lèi)型文件？

這個(gè)太簡(jiǎn)單點(diǎn)，pandas內(nèi)置了大量函數(shù)和類(lèi)型，可以不飛快如何處理日常洗護(hù)各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種類(lèi)型文件為例，簡(jiǎn)單點(diǎn)推薦看看pandas是如何快速讀取文件這些文件的：

txt文件這是最常見(jiàn)的一種文本文件格式，讀取文件的話，真接建議使用read_table函數(shù)就行，測(cè)試代碼萬(wàn)分感謝，這里要絕對(duì)的保證txt文件是磁盤(pán)格式化的，要不然讀取數(shù)據(jù)的結(jié)果會(huì)不吻合，filename是文件名，header是否需要真包含列標(biāo)題，sep是每行數(shù)據(jù)的分隔符，終于讀取的數(shù)據(jù)類(lèi)型是DataFrame，更方便后面程序通過(guò)處理：

excel文件這都是一種比較比較普遍的文件格式，讀取的話，真接在用read_excel函數(shù)就行，測(cè)試代碼萬(wàn)分感謝，非常簡(jiǎn)單，再傳入文件名就行，終于返回結(jié)果又是DataFrame類(lèi)型：

csv文件這都是奇異比較比較較常見(jiàn)的文件格式，讀取數(shù)據(jù)的話，直接可以使用read_csv函數(shù)就行，測(cè)試代碼不勝感激，也非常很簡(jiǎn)單，filename為文件名，header為是否是真包含列標(biāo)題，到最后趕往結(jié)果確實(shí)是DataFrame類(lèi)型：

json文件這確實(shí)是奇異比較好常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，讀取數(shù)據(jù)的話，真接使用read_json函數(shù)就行，測(cè)試代碼:，filename為文件名，要是直接出現(xiàn)中文的話，設(shè)置encoding編碼為uft-8就行，到了最后結(jié)果確實(shí)是DataFrame類(lèi)型：

mysql這里首先要直接安裝sqlalchemy框架，之后才能自身read_sql_query函數(shù)真接從mysql數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)，完全安裝的話，真接然后輸入命令“python3.6installsqlalchemy”就行，測(cè)試代碼不勝感激，也太簡(jiǎn)單的，先創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)一個(gè)connect再連接，然后再參照sql查詢(xún)語(yǔ)句，就從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)就行：

眼下，我們就能夠完成了依靠python的pandas模塊來(lái)加載txt，excel，csv，json和mysql這5種類(lèi)型文件的數(shù)據(jù)?？偟膩?lái)說(shuō)，matplotlib這個(gè)模塊功能非常強(qiáng)橫，特別相對(duì)于數(shù)據(jù)處理來(lái)說(shuō)，也算是一個(gè)利器，在數(shù)據(jù)分析與去處理中你經(jīng)常會(huì)要用，如果能你熟得不能再熟一下查找文檔和示例，很快地就能能夠掌握的，網(wǎng)上也有去相關(guān)資料和教程，能介紹的的很具體一點(diǎn)，感興趣的話，這個(gè)可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有不幫助吧，也歡迎大家私信、你的留言進(jìn)行補(bǔ)充。

怎樣解決SyntaxError？

解決

版本

python2和python3之間有一些內(nèi)容不兼容，可以不接觸需要更換python版本。

2.有了括號(hào)或冒號(hào)

更何況在if,elif,exists,for,while,class,def語(yǔ)句后，記得加冒號(hào)，在換行時(shí)記的窩進(jìn)4個(gè)空格符，在可以使用括號(hào)時(shí)，要去檢查有無(wú)少了括號(hào)。

3.空格鍵最好不要和tab鍵不能混合

切記在python里建議使用tab通過(guò)回車(chē)或空格。

4.檢查路徑

檢查路徑是否需要是對(duì)的的。