上一节我们讲了向量计算：曾革：Python 数据分析（二）：向量计算，这一节我们开始讲数据的处理。

一、首先看怎么导入数据

常见的数据存储形式有 CSV，Excel，TXT 以及数据库等，我们一个个看。

1，使用 read_csv 函数导入 CSV 文件

语法：read_csv(file, encoding), file 指文件路径，需要注意的是如果导入中文，则 encoding 需要设置为 UTF-8。

CSV 是带表头的，表头就是第一行的数据，在这里是‘age, name’，演示如下：

2，使用 read_table 导入普通文本文件

语法：read_table(file, names=[列名1,列名2, ...], sep='',encoding,...)

各参数表述的意思：

file， 是文件路径；

names ，是列名，默认文件中的第一行作为列名；

ep， 是分隔符，默认为空，表示默认导入为一列；

encoding 是设置编码用的，同样需要注意的是在导入中文的时候需要设置为 UTF-8。

特别需要注意的是，如果文件名带有中文，出现异常时可以再加一个参数 engine='python' 来尝试解决。

注意普通的 TXT 文件是不带表头的，所以默认会把第一行作为表头，这样会导致我们的数据缺失一行，如下：

所以正确的用法是设置好 names 和 sep 参数，如下：

3，使用 read_excel函数导入 Excel 文件

语法： read_excel(filename, sheetname, names), 各个参数的意思如下：

filename，是文件路径，

sheetname，Sheet的名字

names，列名，默认为文件中的第一行

二，数据导出

我们可以使用 to_csv函数导出文本文件。语法如下：to_csv(filePath, sep=',',index=TRUE, header=TRUE), 同样的我们来看看各个参数，

filePath 是导出的文件路径

sep 是分隔符，默认为逗号(",")

index，是否导出行序号，默认为 TRUE

header，是否导出列名，默认为TRUE

打开文件，发现文件里面的内容是这样的，自带了索引：

所以我们需要加上 index = False 来去掉这个索引：

以上就是数据的导入导出，接下来我们的内容涉及到数据的处理等知识。