一、Python读取文件
利用Python，可以方便地把文本内容转化为str类型或以str类型为基础元素的列表等格式，我们先来看一个以逗号为分隔符的简单文本文件：
# 3-2 job_chance.csv为提供的实战素材，请下载后，放置到本地的路径中，并更新file01。
file01 = r"E:\pythonclass\PythonDataAnalysisBlog\dataset3\3-2 job_chance.csv"
with open(file01, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.read()
print(lines)
Out:
岗位,公司,地点,最低工资(万/月),最高工资(万/月)
php开发工程师,重庆赶海科技有限公司,重庆,0.6,0.8
java开发工程师,上海赛可出行科技服务有限公司,南京,1.5,2.5
测试工程师,朗新科技股份有限公司,无锡,0.6,1
web开发工程师,快助（天津）科技有限公司,天津,0.8,1
销售顾问,上海钢联电子商务股份有限公司,深圳,1,1.5
考虑到文件的分隔符为逗号，内容一共分为5列。文件的主体结构可以分为2块，第一行为标题，从第二行开始为文本具体内容。
# 导包
import pandas as pd
# 用readlines方法读取文本文件，读取为列表格式，并去除末尾的回车符号；
# 基于逗号分隔符，对每行进行处理分割为列表格式
with open(file01, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
content = [line.strip().split(",") for line in lines]
# 把嵌套列表读取为DataFrame格式，并分别指定表格内容与表格标题
df_job01 = pd.DataFrame(content[1:], columns=content[0])
df_job01
Out:
岗位 公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
0 php开发工程师 重庆赶海科技有限公司 重庆 0.6 0.8
1 java开发工程师 上海赛可出行科技服务有限公司 南京 1.5 2.5
2 测试工程师 朗新科技股份有限公司 无锡 0.6 1
3 web开发工程师 快助（天津）科技有限公司 天津 0.8 1
4 销售顾问 上海钢联电子商务股份有限公司 深圳 1 1.5
从上面的操作过程看，我们在对文本的处理之前，需要了解文本的几个重要特征：编码格式、文本分隔符、是否需要额外指定列名称。另外，是否需要额外指定索引项也很关键。
二、Pandas读取文件
Pandas提供了多个读取表格型的文本文件，并转化为DataFrame对象的函数，其中用的最多的2个函数应该是read_csv和read_table。二者均提供了一个标准的方法，从文件型对象中记载带分隔符的数据，其中read_csv的默认分隔符为逗号，read_table的默认分隔符为制表符\t。
1、常规读取
例如对于上述文件，我们利用read_csv读成一个DataFrame：
# read_csv 会自动默认第一行为列名，并根据第一列的特别，默认是否设置为索引
df_job02 = pd.read_csv(file01, encoding="utf-8")
df_job02
Out:
岗位 公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
0 php开发工程师 重庆赶海科技有限公司 重庆 0.6 0.8
1 java开发工程师 上海赛可出行科技服务有限公司 南京 1.5 2.5
2 测试工程师 朗新科技股份有限公司 无锡 0.6 1.0
3 web开发工程师 快助（天津）科技有限公司 天津 0.8 1.0
4 销售顾问 上海钢联电子商务股份有限公司 深圳 1.0 1.5
我们也可以手动在指定第一行为列名，第一列为索引列：
# index_col 用来指定用作索引的列编号，0表示第一列；
# header用来指定用作列名的编号，默认为0，表示取第一行，若不希望设置任何列名，则取None，程序默认配置以0开始序列作为列名；
df_job03 = pd.read_csv(file01, encoding="utf-8", index_col=0, header=0)
df_job03
Out:
公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
岗位
php开发工程师 重庆赶海科技有限公司 重庆 0.6 0.8
java开发工程师 上海赛可出行科技服务有限公司 南京 1.5 2.5
测试工程师 朗新科技股份有限公司 无锡 0.6 1.0
web开发工程师 快助（天津）科技有限公司 天津 0.8 1.0
销售顾问 上海钢联电子商务股份有限公司 深圳 1.0 1.5
# 查看索引信息
df_job03.index
Out: Index(['php开发工程师', 'java开发工程师', '测试工程师', 'web开发工程师', '销售顾问'], dtype='object', name='岗位')
# 查看列名信息
df_job03.columns
Out: Index(['公司', '地点', '最低工资(万/月)', '最高工资(万/月)'], dtype='object')
read_table的用法和read_csv基本一致，如果你希望读取上述文件，只需要额外指定一下文件分隔符：
df_job04 = pd.read_table(file01, encoding="utf-8", index_col=0, header=0, sep=",")
df_job04
Out:
公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
岗位
php开发工程师 重庆赶海科技有限公司 重庆 0.6 0.8
java开发工程师 上海赛可出行科技服务有限公司 南京 1.5 2.5
测试工程师 朗新科技股份有限公司 无锡 0.6 1.0
web开发工程师 快助（天津）科技有限公司 天津 0.8 1.0
销售顾问 上海钢联电子商务股份有限公司 深圳 1.0 1.5
2、函数语法分析
read_csv和read_table对文件读取的设置非常灵活，比如我们可以方便地跳过文件的若干行，或是针对超大文件只读取若干行，等等。我们来一起看一下函数的常用参数：
参数 说明
sep或delimiter 文件分隔符
header 用作列名的行号，默认为0，如果没有列名则设置为None
index_col 用作行索引的列编号
names 自定义的列名列表，结合header=None
skiprows 需要跳过读取的行数（从文件开始计算），或需要跳过的行号列表（从0开始）
nrows 仅读取开始的若干行
chunksize 指定文件块的大小（行数），逐块读取
encoding 指定unicode的文本编码格式
thousands 指定千分位分隔符，例如“，”
3、分块读取
处理这类超大文件的思路其实非常简单，我们按照一定的顺序分块读取，分批处理进而迭代即可，而这一功能在pandas里非常容易实现。
例如对于上面的文件，我只想读取2行：
# 设置norw参数
df_job05 = pd.read_csv(file01, encoding="utf-8", nrows=2)
df_job05
Out:
岗位 公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
0 php开发工程师 重庆赶海科技有限公司 重庆 0.6 0.8
1 java开发工程师 上海赛可出行科技服务有限公司 南京 1.5 2.5
如果需要逐块读取，需要设置chunksize（行数）参数：
# 通过制定chunksize，函数返回一个可以迭代的文件读取器
chunker = pd.read_csv(file01, encoding="utf-8", chunksize=2)
chunker
Out:
# 可以通过循环进行迭代读取。这种方法对读取大文件很有优势。
for piece in chunker:
print(piece)
Out:
岗位 公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
0 php开发工程师 重庆赶海科技有限公司 重庆 0.6 0.8
1 java开发工程师 上海赛可出行科技服务有限公司 南京 1.5 2.5
岗位 公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
2 测试工程师 朗新科技股份有限公司 无锡 0.6 1
3 web开发工程师 快助（天津）科技有限公司 天津 0.8 1
岗位 公司 地点 最低工资(万/月) 最高工资(万/月)
4 销售顾问 上海钢联电子商务股份有限公司 深圳 1 1.5