Python Pandas：探索“读取”功能及其可能性
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Python是数据科学和数据领域中最受欢迎的编程语言之一。这些任务的重要库之一是熊猫，除了广泛的功能外，它还提供了灵活，有效的数据结构。在本文中，我们将探索大熊猫“读”功能，该功能用于读取来自不同来源的数据并将其转换为熊猫对象，例如dataframes和series。

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pandas提供“读”保险库，以处理不同的输入格式，包括CSV，Excel，SQL，JSON，JSON，HTML文件等。让我们讨论一些最常见的可能性并提供使用的实际示例。

1- read_csv（）：此功能用于读取CSV（逗号分隔值）文件。它允许您配置各个部分，例如定界符，引号，缺失值的处理等。让我们看一个例子：

import pandas as pd

# Lendo um arquivo CSV
data = pd.read_csv('dados.csv')
print(data.head())

2 - read_excel（）：此功能用于读取Excel文件数据。它支持不同的Excel文件格式，例如.xls和.xlsx。我们可以指定要阅读的表格以及其他选项。让我们看一个例子：

import pandas as pd

# Lendo uma planilha Excel
data = pd.read_excel('dados.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(data.head())

3 - read_sql（）：此功能使您可以执行SQL查询并直接在数据框架上读取结果。有必要提供数据库连接以使用它。让我们看一个例子：

import pandas as pd
import sqlite3

# Conectando ao banco de dados SQLite
conn = sqlite3.connect('database.db')

# Executando uma consulta SQL e lendo os resultados
data = pd.read_sql('SELECT * FROM tabela', conn)
print(data.head())

4- read_json（）：此功能用于读取JSON（JAVASCRIPT对象符号）格式中的数据。我们可以直接读取JSON文件，URL或JSON对象。让我们看一个例子：

import pandas as pd

# Lendo um arquivo JSON
data = pd.read_json('dados.json')
print(data.head())

5- read_html（）：此功能允许您读取HTML PADGA中包含的表。它返回一个数据范围列表，其中每个数据框代表在启动中发现的表格。让我们看一个例子：

import pandas as pd

# Lendo tabelas de uma página HTML
data = pd.read_html('http://exemplo.com/pagina')
print(data[0].head())

这些只是熊猫“读”功能可能性的一些示例。每个功能都有多种其他选项来自定义数据的读取和适应。重要的是咨询大熊猫的官方文档，以获取有关每个功能及其选项的更多信息。

总而言之，PANDAS是用于Python数据处理的功能强大的库，“读取”功能是从不同来源加载数据的主要工具之一。通过使用各种一次性“读取”函数，我们可以轻松地从CSV，Excel，SQL，JSON，HTML数据库等导入数据，这使PANDAS成为数据科学家和分析师的流行选择，数据。

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