pandas读取文件数据分析

pandas是一个功能强大的数据分析工具，可以用于读取和分析各种类型的文件数据。在pandas中，你可以使用不同的函数来读取各种数据文件，例如csv文件、Excel文件、SQL数据库等。常用的文件读取函数包括read_csv()、read_excel()、read_sql()等。

下面是一个读取csv文件的例子：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取csv文件

而读取Excel文件可以使用read_excel()函数：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')  # 读取Excel文件

如果你需要从SQL数据库中读取数据，可以使用read_sql()函数：

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')  # 连接到数据库
query = "SELECT * FROM table"  # 编写SQL查询语句
df = pd.read_sql(query, conn)  # 从数据库中读取数据

除了读取文件，pandas还提供了丰富的数据分析功能。你可以使用DataFrame和Series对象来对数据进行处理和分析，包括数据清洗、转换、聚合、筛选等操作。