python_pandas读取csv、excel、dat文件

csv

import pandas as pd
# 有表头:
df = pd.read_csv(csv_file)
# 无表头，通过names参数添加自定义表头名：
df = pd.read_csv(csv_file, header=None, names=["表头名"])

注意点：通过df[‘表头名’]读取的数据一般为str格式，使用 eval()函数将：
字典型字符串转化为字典；
列表型字符串转化为列表；
元组型字符数转化为元组。

excel

import pandas as pd
# 有表头:
df = pd.read_excel(excel_file)
# 无表头，通过names参数添加自定义表头名：
df = pd.read_excel(excel_file, header=None, names=["表头名"])

读取excel文件方式与csv文件相似。

dat

import pandas as pd
# 一般有表头:
df = pd.read_table(dat_file, names=["表头名"], sep='\t', encoding='utf-8')

dat数据一般无表头，且encoding方式一般为‘utf-8’形式，否则会出现gbk形式无法读取的error；
dat数据因无表头，一般每一行长度不同，无法用pandas读取，建议使用python自带的open()函数打开。

with open(dat_file, encoding='utf-8') as f:
	lines = f.readlines()