1. 各類資料源

pandas提供了匯入各類常用檔案格式資料的介面，這里介紹3種最常用的加載資料的介面，

1.1 從 CSV 檔案讀取資料

讀取csv檔案的介面：read_csv()

import pandas as pd

# 此csv中包含一些中國人口的統計資訊
df = pd.read_csv("/path/to/china-population.csv")

df.head() # 顯示前5條資料

1.2 從 excel 檔案讀取資料

讀取excel檔案的介面：read_excel ()
讀取excel檔案時，默認讀取第一個sheet中的資料，

import pandas as pd

# 此excel中的資料與上面csv檔案中的一樣
df = pd.read_excel("/path/to/china-population.xlsx")

df.head() # 顯示前5條資料

1.3 從網路中讀取資料

除了從本地檔案中讀取資料之外，read_csv和 read_excel也可以直接從URL讀取資料，
比如，上面的csv檔案和excel檔案可以從下面的地址下載，
http://databook.top:8888/pandas/china-population.csv
http://databook.top:8888/pandas/china-population.xlsx

可以直接將URL傳給 read_csv和 read_excel，不用下載保存本地，

import pandas as pd

df = pd.read_csv("http://databook.top:8888/pandas/china-population.csv")
df_excel = pd.read_excel("http://databook.top:8888/pandas/china-population.xlsx")

2. 不同分隔符

csv 檔案中默認用逗號,分隔不同的欄位，不過，也有很多csv檔案不用逗號分隔，用其他生僻的符號來分隔，

import pandas as pd

df = pd.read_csv("http://databook.top:8888/pandas/china-population-sep.csv")
df.head()

檔案china-population-sep.csv用 |來分隔不同的欄位，直接讀取的話，變成只有一個欄位，

這時，要明確設定分隔符，

import pandas as pd

df = pd.read_csv("http://databook.top:8888/pandas/china-population-sep.csv", sep="|")
df.head()

這樣就得到了正確的資料結構，

3. 設定列名稱

除了可以設定分隔符之外，讀取資料時，也可以設定列的名稱，
上面的例子中，列的名稱都是字母的縮寫，讀取檔案時可以替換成中文名稱，

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "http://databook.top:8888/pandas/china-population-sep.csv",
    sep="|",
    names=["年份數字", "年份", "指標編碼", "指標名稱", "人口數"],
)
df.head()

通過names引數設定列的名稱，names引數是個串列，其中元素的個數一般與列的數目保持一致，
如果names中元素個數少于列的數目，那么多出來的列會作為索引（關于索引index，后續會詳細介紹），

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "http://databook.top:8888/pandas/china-population-sep.csv",
    sep="|",
    names=["指標編碼", "指標名稱", "人口數"],
)
df.head()

如果 names中元素個數多于列的數目，多出來的元素作為新增的空白列，

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "http://databook.top:8888/pandas/china-population-sep.csv",
    sep="|",
    names=["年份數字", "年份", "指標編碼", "指標名稱", "人口數", "列名稱", "列名稱2"],
)
df.head()

上面的例子中，我們應該發現了一個問題，設定 names作為新的列名稱之后，原有的列名稱被當成了實際的資料，
也就是：

設定新的列名稱時，如果資料中包含列名稱的話，需要忽略掉這個名稱，
設定 header=0，忽略作為標題的第一行，
如果檔案本來就沒有標題的話，設定 header=None，

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "http://databook.top:8888/pandas/china-population-sep.csv",
    sep="|",
    header=0,
    names=["年份數字", "年份", "指標編碼", "指標名稱", "人口數"],
)
df.head()

4. 隨機生成資料

pandas支持從很多資料源讀取資料，不過，有時候我們只想嘗試嘗試 pandas中的一些方法，并不想創建資料源，

這時，可以通過 numpy包創建一個隨機的二維矩陣，直接將這個二維矩陣的資料匯入 pandas即可，
下面的例子創建了一個10行3列的資料集，

import pandas as pd
import numpy as np

data = https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/np.random.rand(10,3)
df = pd.DataFrame(data, columns=["data1", "data2", "data3"])
df.head()