不論是數據分析，數據可視化，還是數據挖掘，一切的一切全都是以數據作為最基礎的元素。利用Python進行數據分析，同樣最重要的一步就是如何將數據導入到Python中，然后才可以實現后面的數據分析、數據可視化、數據挖掘等。

在本期的Python學習中，我們將針對Python如何獲取外部數據做一個詳細的介紹：

讀取文本文件的數據

大家都知道，Python中pandas模塊是專門用來數據分析的一個強大工具，下面我們就來介紹pandas是如何讀取外部數據的。

In[1]:importpandasaspd

In[2]:mydata_txt=pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep='\t',encoding='utf-8')

對于中文的文本文件常容易因為編碼的問題而讀取失敗，正如上所示。遇到這樣的編碼問題該如何處置呢?解決辦法有兩種情況：

1)當原始文件txt或csv的數據不是uft8格式時，需要另存為utf8格式編碼;

2)如果原始的數據文件就是uft8格式，為了正常讀入，需要將read_csv函數的參數encoding設置為utf-8

將原始數據另存為utf8格式的數據，重新讀入txt數據

In[3]:mydata_txt=pd.read_csv('C:\\test.txt',sep='\t',encoding='utf-8')

In[4]:mydata_txt

csv文本文件是非常常用的一種數據存儲格式，而且其存儲量要比Excel電子表格大很多，下面我們就來看看如何利用Python讀取csv格式的數據文件：

In[5]:mydata_csv=pd.read_csv('C:\\test.csv',sep=',',encoding='utf-8')

In[6]:mydata_csv

如果你善于總結的話，你會發現，txt文件和csv文件均可以通過pandas模塊中的read_csv函數進行讀取。該函數有20多個參數，類似于R中的read.table函數，如果需要查看具體的參數詳情，可以查看幫助文檔：help(pandas.read_csv)。

讀取電子表格文件

這里所說的電子表格就是Excel表格，可以是xls的電子表格，也可以是xlsx的電子表格。在日常工作中，很多數據都是存放在Excel電子表格中的，如果我們需要使用Python對其進行分析或處理的話，第一步就是如何讀取Excel數據。下面我們來看看如果讀取Excel數據集：

In[7]:mydata_excel=pd.read_excel('C:\\test.xlsx',sep='\t',encoding='utf-8')

In[8]:mydata_excel

以上內容為大家介紹了python培訓之如何讀取數據，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。