這個(gè)非常簡(jiǎn)單，pandas內(nèi)置了大量函數(shù)和類(lèi)型，可以快速處理日常各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種類(lèi)型文件為例，簡(jiǎn)單介紹一下pandas是如何快速讀取這些文件的：

txt文件

這是最常見(jiàn)的一種文本文件格式，讀取的話，直接使用read_table函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，這里必須保證txt文件是格式化的，不然讀取的結(jié)果會(huì)有誤，filename是文件名，header是否包含列標(biāo)題，sep是每行數(shù)據(jù)的分隔符，最終讀取的數(shù)據(jù)類(lèi)型是DataFrame，方便后面程序進(jìn)行處理：

excel文件

這也是一種比較常見(jiàn)的文件格式，讀取的話，直接使用read_excel函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，非常簡(jiǎn)單，直接傳入文件名就行，最終返回結(jié)果也是DataFrame類(lèi)型：

csv文件

這也是一種比較常見(jiàn)的文件格式，讀取的話，直接使用read_csv函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，也非常簡(jiǎn)單，filename為文件名，header為是否包含列標(biāo)題，最終返回結(jié)果也是DataFrame類(lèi)型：

json文件

這也是一種比較常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，讀取的話，直接使用read_json函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，filename為文件名，如果出現(xiàn)中文亂碼的話，設(shè)置encoding編碼為uft-8就行，最終結(jié)果也是DataFrame類(lèi)型：

mysql

這里首先需要安裝sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函數(shù)直接從mysql數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)，安裝的話，直接輸入命令“pip install sqlalchemy”就行，測(cè)試代碼如下，也非常簡(jiǎn)單，先創(chuàng)建一個(gè)connect連接，然后根據(jù)sql查詢(xún)語(yǔ)句，直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)就行：

至此，我們就完成了利用python的pandas模塊來(lái)讀取txt，excel，csv，json和mysql這5種類(lèi)型文件的數(shù)據(jù)?？偟膩?lái)說(shuō)，pandas這個(gè)模塊功能非常強(qiáng)大，尤其對(duì)于數(shù)據(jù)處理來(lái)說(shuō)，可以說(shuō)是一個(gè)利器，在數(shù)據(jù)分析與處理中經(jīng)常會(huì)用到，只要你熟悉一下相關(guān)文檔和示例，很快就能掌握的，網(wǎng)上也有相關(guān)資料和教程，介紹的非常詳細(xì)，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助吧，也歡迎大家評(píng)論、留言進(jìn)行補(bǔ)充。