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數據的導入和導出
Pandas能從文本文件和Excel文件中讀入數據，形成dataframe，也可以將dataframe導出到文本文件、Excel文件中存儲起來。
導入函數有（1）pd.read_csv()：導入後綴名爲.csv，.txt的文本文件；（2）pd.read_excel()：導入後綴名爲.xlsx的Excel文件。導出函數有（1）df.to_csv)()：將數據存儲到csv文件或txt文件中；（2）df.to_excel()：將數據存儲到Excel文件中；
無論是導入函數還是導出函數，都有參數header，表示dataframe的列索引。而行索引在導入函數中用參數index_col表示，將某列指定爲行索引；行索引在導出函數中用參數index表示，指示是否要存好行索引。
導入文件
導入文本文件：pd.read_csv()
pd.read_csv()函數不光可以導入csv文件，也可以導入txt文件。
# 導入test.csv文件
df = pd.read_csv('test.csv')
# 導入test.txt文件
df = pd.read_csv('test.txt')
導入Excel文件：pd.read_excel()
# 導入test.xlsx文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')
相對路徑和絕對路徑
導入文件時，要指定文件所在的路徑，可以是相對路徑，也可以是絕對路徑。
# 導入windows下的絕對路徑：導入E盤下的test.csv
pd.read_csv('E:\test.csv')
# 導入mac下的絕對路徑：導入xxx文件夾下的test.csv
pd.read_csv('/Users/xxx/test.csv')
相對路徑指的是當前的py文件所在的路徑。當要導入的文件和py文件在同一個文件夾下，則可以用相對路徑導入。
pd.read_csv('test.csv')
路徑的轉義？
Location = r'./test.csv'
df = pd.read_csv(Location)
注意，因爲斜線是一個特殊字符，在字符串之前放置前導的 r，將會把整個字符串進行轉義。
默認列索引和行索引
導入文件時，若不指定列索引，則默認將文件中的第一行當成dataframe列索引，並且爲數據自動添加整數行索引。
# 默認將test.csv中的第一行當爲列索引，自動添加從0開始的整數索引
pd.read_csv('test.csv')
不要列索引
若導入時，第一行是數據，並非列索引，則可以將參數header設置爲None，即不讓第一行成爲列索引。但系統會自動添加從0開始的列索引。
df = pd.read_csv('test.csv', header=None)
指定某行爲列索引
導入數據時默認第一行爲列索引，但如果數據中第一行並非列索引，而是第k行，則可以用參數header指定第k行爲列索引。
# 指定test.csv中的第3行是列索引
df = pd.read_csv('test.csv', header=3)
添加列索引
若導入的數據中，並沒有列索引，需要添加列索引，則用參數names具體指定列索引。
# 指定test.csv（只有兩列）中的列索引爲['column1','column2']
df = pd.read_csv('test.csv', names=['column1','column2'])
指定行索引
導入數據時，會自動添加從0開始的整數行索引。若需要指定數據中第K列爲行索引，則要用index_col參數。
# 指定第0列是dataframe的行索引
df=pd.read_csv('test.csv',index_col=0)
# 指定列名爲'column'的列是dataframe的行索引
df=pd.read_csv('test.csv',index_col='column')
讀取指定的列
有時候，我們並不想把所有的列都讀入，只想讀取前幾列，或後幾列，或指定幾列。這時，可以使用usecols參數。
# 讀取csv數據中的第0列，第1列，第2列。
df = pd.read_csv('test.csv', usecols=[0,1,2])
指定分隔符
文本文件中，用分隔符來分隔每個值，所以讀入的時候，要用參數sep告訴函數分隔符是什麼。默認的分隔符是逗號。
# 指定分隔符是點號
df = pd.read_csv(filename,sep='.')
指定讀入excel的sheet頁
Excel文件在讀入時，默認讀取第一頁。但如果Excel文件有多頁，且不想讀取第一頁而是其他頁，則要用參數sheetname傳入讀入頁的名稱。
# 導入test.xlsx文件的sheet1頁
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheetname='sheet1')
導出數據
寫入文本文件：df.to_csv()
pandas可將dataframe存儲到csv文件或txt文件中。存儲的路徑可以是絕對路徑，也可以是先對路徑。
# 將數據表df存入當前py文件所在位置下的test.csv文件中，如果沒有這個文件，會自動創建
df.to_csv('test.csv')
# 將數據表df存入當前py文件所在位置下的test.txt文件中，如果沒有這個文件，會自動創建
df.to_csv('test.txt')
寫入excel文件：df.to_excel()
寫入Excel文件時，默認會寫入Excel文件中的第一頁。
# 將數據表df寫入test.xlsx文件中
df.to_excel('test.xlsx')
如果想要寫入指定的頁，則用參數sheet_name。
# 將數據表df寫入test.xlsx文件中'Sheet1'頁
df.to_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')
存儲行索引
存儲時，默認將數據表中的行索引也存儲到文件中。
# test.csv的行索引將會被存儲起來
df.to_csv('test.csv')
不存儲行索引
導出數據時，默認是要存儲行索引的。不存儲行索引的話，設置index的值爲False。
df.to_csv('test.csv', index = False)
不存儲列索引
導出數據時，默認是要存儲列索引的。不存儲列索引的話，設置header的值爲False。不要列索引，導出的數據就沒有列名。
df.to_csv('test.csv', header = False)