pandas是python一個(gè)非常著名的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，內(nèi)置了大量函數(shù)和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供樣本輸入（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理等），下面我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)庫(kù)的使用，以讀取這5種類型文件為例：

這里直接使用read_csv函數(shù)讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數(shù)），測(cè)試代碼如下，非常簡(jiǎn)單，第一個(gè)參數(shù)為讀取的txt文件名稱，第二個(gè)參數(shù)為列標(biāo)題（None代表無(wú)列標(biāo)題，如果需要列標(biāo)題的話，去掉header參數(shù)就行），第三個(gè)參數(shù)為分隔符，可以是任意符號(hào)（空格、逗號(hào)等都行）：

這里也直接使用read_csv函數(shù)就行，測(cè)試代碼如下，和上面讀取txt文件差不多，分隔符就不需要單獨(dú)指出了，默認(rèn)是逗號(hào)：

這里直接使用read_excel函數(shù)讀取就行，參數(shù)設(shè)置和read_csv差不多，第一個(gè)參數(shù)為文件名稱，第二參數(shù)header為None，則沒(méi)有列標(biāo)題，若不寫(xiě)，則默認(rèn)有列標(biāo)題，如下，則含有列標(biāo)題：

這里直接使用read_json函數(shù)就行，第一個(gè)參數(shù)也是文件名稱，第二個(gè)參數(shù)為編碼，如果出現(xiàn)中文亂碼的情況下，這里設(shè)置一下就行：

這里需要借助sqlalchemy模塊，才能完成mysql數(shù)據(jù)庫(kù)（Oracle，SQL Server等也都可以）的讀取，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pip install sqlalchemy”就行，測(cè)試代碼如下，非常簡(jiǎn)單，先創(chuàng)建一個(gè)engine連接，然后直接調(diào)用read_sql_query函數(shù)執(zhí)行sql查詢就行：

至此，我們就完成了利用pandas模塊來(lái)讀取txt，csv，excel，json，mysql等5種類型的文件?？偟膩?lái)說(shuō)，pandas這個(gè)庫(kù)的功能非常強(qiáng)大，對(duì)于日常數(shù)據(jù)處理來(lái)說(shuō)，是一個(gè)非常不錯(cuò)的選擇，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理，非常實(shí)用，只要你有一定的python基礎(chǔ)，熟悉一下相關(guān)文檔和說(shuō)明，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。