問答專欄Q & A COLUMN
這個非常簡單，pandas內置了大量函數和類型，可以快速處理日常各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種類型文件為例，簡單介紹一下pandas是如何快速讀取這些文件的：
這是最常見的一種文本文件格式，讀取的話，直接使用read_table函數就行，測試代碼如下，這里必須保證txt文件是格式化的，不然讀取的結果會有誤，filename是文件名，header是否包含列標題，sep是每行數據的分隔符，最終讀取的數據類型是DataFrame，方便后面程序進行處理：
這也是一種比較常見的文件格式，讀取的話，直接使用read_excel函數就行，測試代碼如下，非常簡單，直接傳入文件名就行，最終返回結果也是DataFrame類型：
這也是一種比較常見的文件格式，讀取的話，直接使用read_csv函數就行，測試代碼如下，也非常簡單，filename為文件名，header為是否包含列標題，最終返回結果也是DataFrame類型：
這也是一種比較常用的數據存儲格式，讀取的話，直接使用read_json函數就行，測試代碼如下，filename為文件名，如果出現中文亂碼的話，設置encoding編碼為uft-8就行，最終結果也是DataFrame類型：
這里首先需要安裝sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函數直接從mysql數據庫讀取數據，安裝的話，直接輸入命令“pip install sqlalchemy”就行，測試代碼如下，也非常簡單，先創建一個connect連接，然后根據sql查詢語句，直接從數據庫中讀取數據就行：
至此，我們就完成了利用python的pandas模塊來讀取txt，excel，csv，json和mysql這5種類型文件的數據。總的來說，pandas這個模塊功能非常強大，尤其對于數據處理來說，可以說是一個利器，在數據分析與處理中經常會用到，只要你熟悉一下相關文檔和示例，很快就能掌握的，網上也有相關資料和教程，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
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