pandas统计分析 读取不同数据源的数据（meal_order_info.txt,meal_order_info.csv, meal_order_detail.xlsx）,并存储位其他格式；

Pandas是Python中非常强大的数据分析库，它提供了丰富的数据结构DataFrame和Series，以及一组高效的数据处理工具，使得数据清洗、整理和分析变得非常方便。对于读取不同类型的数据源，Pandas有内置的函数可以轻松处理。

1. **读取文本文件（如meal_order_info.txt）**：你可以使用`pandas.read_csv()`如果文件是逗号分隔值（CSV），或者`pandas.read_excel()`如果文件是Excel格式。例如：

import pandas as pd

# CSV文件
order_info = pd.read_csv('meal_order_info.txt', sep='\t')  # 如果是tab键分隔
# Excel文件
order_info_excel = pd.read_excel('meal_order_info.xlsx')

2. **读取CSV文件（如meal_order_info.csv）**：直接使用`pd.read_csv()`即可：

order_info_csv = pd.read_csv('meal_order_info.csv')

3. **读取Excel文件（如meal_order_detail.xlsx）**：

order_detail = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx')

读取完毕后，你可以将它们转换成不同的格式，比如保存为CSV、Excel、JSON或其他格式，例如：

order_info.to_csv('new_order_info.csv', index=False)  # 保存为CSV
order_detail.to_excel('new_order_detail.xlsx', engine='openpyxl')  # 使用openpyxl引擎保存为Excel

完成这些操作后，Pandas还支持对数据进行各种统计分析，如描述性统计、数据清洗、聚合、分组、合并等操作。