今天就跟大家聊聊有关如何在Python中使用pandas读取数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
1）CSV文件读取：
语法格式：pandas.read_csv(文件路径)
CSV文件内容如下：
计算
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数据库
网络和加速
企业服务
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv"
content = pd.read_csv(file_path)
content.head() # 默认返回前5行数据
content.head(3) # 返回前3行数据
content.shape # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行
content.index # 返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
姓名 object
年龄 int64
籍贯 object
dtype: object2）CSV文件读取：
语法格式：pandas.read_csv(文件路径)
CSV文件内容如下：
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test2.txt"
content = pd.read_csv(file_path,sep='\t',header = None ,names= ['name','age','adress'])
#参数说明：
# header = None 表示没有标题行
# sep='\t' 表示去除分割符中的空格
# names= ['name','age','adress'] ，列名依次自定义为'name','age','adress'
content.head() # 默认返回前5行数据
content.head(3) # 返回前3行数据
content.shape # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行
content.index # 返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test3.xlsx"
content = pd.read_excel(file_path)
content.head() # 默认返回前5行数据
content.head(3) # 返回前3行数据
content.shape # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行
content.index # 返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
姓名 object
年龄 int64
籍贯 object
dtype: object语法： pandas.read_sql(sql语句,数据库连接对象)
数据对象的创建，可以根据pymysql,cx_oracle等模块连接mysql或者oracle。
看完上述内容，你们对如何在Python中使用pandas读取数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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