Python Pandas如何读取不同格式文件

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它可以轻松地读取和处理各种格式的文件。以下是一些常用的 Pandas 函数，用于读取不同格式的文件：

1. 读取 CSV 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

2. 读取 Excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

3. 读取 JSON 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_json('file.json')

4. 读取 HTML 表格：

import pandas as pd

df = pd.read_html('file.html')

5. 读取文本文件（如制表符分隔值）：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.txt', delimiter='\t')

6. 读取 SQL 查询结果：

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')
query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql_query(query, conn)

7. 读取 Parquet 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_parquet('file.parquet')

8. 读取 ORC 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_orc('file.orc')

9. 读取 Feather 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_feather('file.feather')

10. 读取 CSV 文件并指定列名：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'])

这些函数通常可以处理大多数常见的文件格式。如果你需要读取其他特殊格式的文件，可以查阅 Pandas 文档以获取更多信息。