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文件类型：.csv，.txt，.xlsx .csv文件，一行即为数据表的一行。生成数据表字段用逗号隔开(英文的逗号！！！！)。csv文件用记事本和excel都能打开，用记事本打开显示逗号，用excel打开，没有逗号了，逗号都用来分列了。 .txt文件和.csv文件没有太大差别，.txt文件也可由用逗号进行分割，直接将.txt文件改成.csv文件完全可以。.txt文件也可以用空格分割
用excel打开data1.csv（左），data2.csv（右）文件后的内容  用记事本打开data1.csv（左），data2.csv（右）后 
1.读取.csv文件
import pandas as pd
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读取data1.csv
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#读取csv文件pd.read_csv(文件路径)
#df1为DataFrame
df1=pd.read_csv(r"C:\data\data1.csv") #注意要不加r则要将'\'换成'/'。默认的编码方式是utf8，pandas默认的编码方式是utf8
#pd.read_csv(r"C:\data\data1.csv",encoding='utf8',engin='python')。
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写成这种形式也行。因为有时候需要带上参数，否则会报错OSError: Initializing from file failed。
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df1中的内容 
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读取data2.csv，从上面打开的data2.csv可以看出，data2没有列名，而data1有列名
如果用和data1一样的写法，则df2中的内容会和预期的不一样。
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df2=pd.read_csv(r"C:\data\data2.csv")
#df2为DataFrame
从df2中的结果可以看出，第一行的数据当成了列名，这显然不是我们想要的结果。  无列名时，读取.csv文件的正确写法如下
df2=pd.read_csv(r"C:\data\data2.csv",header=None)
再次查看df2中的内容，可以发现此时和我们预期的结果一样。 
2.读取excel文件（.xlsx文件）
打开data3.xlsx后，内容如下 
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当excel文件没有列名时，也需要加header=None。
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df3=pd.read_excel(r"C:\data\data3.xlsx")#df3为DataFrame
df3中的内容如下： 
3.读取.txt文件
打开data4.txt后。 
df4=pd.read_table(r"C:\data\data4.txt",header=None)#因为data4.txt没有列名。所以要加上header=None
从下图可以看出，结果和我们预期的还是不一样  正确写法如下：
df4=pd.read_table(r"C:\data\data4.txt",header=None,sep=',')#加上分隔符参数
4.导出
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以df1为例
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df1.to_csv(r"C:\data\导出1.csv",index=True,header=True) #注意导出的文件后缀要写成.csv
df1.to_csv(r"C:\data\导出2.csv",index=False,header=True)#index和header默认为True
df1.to_excel(r"C:\data\导出.xlsx")#注意导出的文件后缀要写成.xlsx
 
df1.to_csv(r"C:\data\导出5.csv",index=False,header=False)#index和header默认为True
df2.to_csv(r"C:\data\导出3.csv",index=True,header=True) #注意导出的文件后缀要写成.csv
df2.to_csv(r"C:\data\导出4.csv",index=False,header=False)#index和header默认为True
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