python pandas文件操作

### 使用Python Pandas库执行文件操作

#### 导入数据到DataFrame
Pandas允许轻松导入来自不同源的数据，最常用的是CSV和Excel文件。对于CSV文件，`read_csv()`函数提供了强大的功能来读取表格型数据[^2]。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

针对Excel文件，则可以利用`read_excel()`方法加载.xlsx格式的文档。需要注意的是，这可能需要额外安装特定模块以支持此功能[^3]。

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df.head())

#### 将数据保存至文件
除了能够高效地载入外部数据外，Pandas还具备将处理后的数据导出为多种格式的能力。例如，通过调用`to_csv()`可方便地把DataFrame对象写入CSV文件中；而要存储成Excel文件的话，则应采用`to_excel()`方法[^1]。

# Save DataFrame to CSV file
df.to_csv('output_data.csv', index=False)

# Save DataFrame to Excel file
from openpyxl import Workbook  # This is required for writing Excel files.
df.to_excel('output_data.xlsx', sheet_name='Output Sheet', index=False)

为了确保这些I/O操作顺利进行，建议查阅官方文档获取更多关于受支持格式的信息以及依赖项安装指南。