令筆者對pandas印象最為深刻的一件事，就是在pandas中已經內置了很多資料匯入匯出方法，然而本人并不了解，在一次小專案的作業中曾手寫了一個從excel表格匯入資料到DataFrame的python腳本，這個糗事讓筆者深感代碼能力急需加強！
為了讓那次教訓刻骨銘心，也為了避免廣大讀者再走類似的彎路，本文主要介紹關于pandas的資料匯入匯出功能，理解起來非常簡單，
pandas支持的匯入匯出資料格式多種多樣，有csv，excel，sql，json，html，pickle等，
雖然支持眾多資料格式，但各類資料格式匯入匯出的操作方法千篇一律，了解其中一個便能掌握全部，因而本文以資料分析中常見的csv格式為例，介紹pandas的資料匯入匯出功能，
1 從csv檔案匯入資料到pandas
例中，要讀取的csv檔案與代碼程式在同一目錄下:
exam.csv檔案內容如下：
程式將csv檔案讀入到data變數中：
從中可以看到：pandas默認會將csv檔案的第一行作為列名匯入進來，
如果匯入的資料檔案中沒有保存列名，則在匯入時可以手動添加列名，示例如下：
先復制一份上述csv檔案，去掉原有列名部分，其余不變：
在讀入資料時，指定列名：
2 匯出資料到csv檔案
為方便起見，我們將剛才讀入的資料再次匯出到同目錄下的daochu.csv檔案：
查看daochu.csv檔案中的內容：
可以看到：匯出時選擇了三列資料，并且輸出列名（header=True）與行索引（index=True），索引默認是“0，1，2，3”的形式，
匯出csv檔案函式的引數比較多，可以對匯出后的檔案內容進行多種設定，具體每一個引數的作用效果還要靠諸位親自探索，
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標籤：Python