pandas数据读取什么

pandas是一个Python数据分析库，它提供了许多用于数据读取和处理的函数和工具。pandas可以读取多种格式的数据，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML等。其中，最常用的数据格式是CSV和Excel。

pandas读取CSV文件的函数是read_csv()，它可以读取本地文件或者网络文件。读取Excel文件的函数是read_excel()，它也可以读取本地文件或者网络文件。这两个函数都可以指定文件路径、分隔符、编码方式等参数。

除了CSV和Excel，pandas还可以读取SQL数据库中的数据。pandas提供了read_sql()函数，可以连接到数据库并执行SQL查询语句，将查询结果读取为DataFrame对象。

如果需要读取JSON格式的数据，pandas提供了read_json()函数。如果需要读取HTML格式的数据，pandas提供了read_html()函数。

总之，pandas提供了丰富的数据读取函数和工具，可以满足不同格式数据的读取需求。

相关问题

pandas随机读取数据

你可以使用pandas的sample函数来随机读取数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
random_sample = df.sample(n=10) # 随机读取10条数据

其中，`n`参数表示需要随机读取的行数。如果需要读取的是百分比而不是固定行数，可以将`n`设置为希望读取的百分比（例如`n=0.1`表示读取10%的数据）。

pandas分段读取数据

pandas分段读取数据是指在读取大量数据时，将数据集分成几块进行读取，每次处理一小块数据，以避免一次性读入内存导致内存溢出的问题。pandas提供了两种分块读取数据的方法，一种是直接用分块方式读取数据集文件，另一种是使用迭代器逐块读取数据。两种方法各有优劣，可以根据实际需求自行选择。在直接用分块方式读取数据集文件的方法中，可以使用pandas.read_csv()函数，并设置chunksize参数来指定每块数据的大小。例如，df = pandas.read_csv("xxxx.csv",encoding="utf-8",chunksize=300000) #每块数据 30w 行，这样就可以将数据集分成多个块进行读取和处理。