pandas统计分析 1）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是一个强大的数据分析库，它在Python中非常流行，主要用于数据清洗、处理和分析。对于读取不同数据源的数据，Pandas提供了多种内置函数可以方便地完成任务：

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

   df_text = pd.read_csv('meal_order_info.txt', sep='\t')  # 如果文本文件使用制表符分隔

2. **读取CSV文件**（如meal_order_info.csv）：

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

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

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

读取后，你可以将它们转换为不同的格式存储，比如DataFrame对象可以保存为CSV或Excel：

# 转换为CSV
df_csv.to_csv('new_meal_order_info.csv', index=False)

# 或者转换为Excel
df_excel.to_excel('new_meal_order_detail.xlsx', index=False)