Python大数据培训：通过read_csv()函数读取CSV文件的数据

　　read_csv()函数的作用是将CSV文件的数据读取出来，并转换成DataFrame对象。read_csv()函数的语法格式如下。

read_csv(filepath_or_buffer,sep=',', delimiter=None,
         header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None,
         squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None ...)

　　上述函数中常用参数表示的含义如下：

　　(1)file_or_buffer：表示文件路径，可以为URL字符串。

　　(2)sep：指定使用的分隔符，如果不指定默认用“，”分隔。

　　(3)header：指定行数用来作为列名，如果读取的文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。

　　(4)names：用于结果的列名列表。如果文件不包含标题行，则应该将该参数设置为None。

　　(5)index_col：用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列，则表示有多个行索引。

　　需要注意的是，在读取文件时，如果传入的是文件的路径，而不是文件名，则会出现报错，具体的解决方法是先切换到该文件的目录下，使用os模块获取该文件的文件名。

　　接下来，使用read_csv()函数将存储在E盘目录下“itcast.csv”文件的内容读取出来，示例代码如下。

In [81]: import pandas as pd
         file = open(r'E:\数据分析\itcast.csv')
         # 读取指定目录下的csv格式的文件
         file_data=pd.read_csv(file)
         file_data
Out[81]:
            one_name  two_name
    0             1          4
    1             2          5
    2             3          6

　　Text格式的文件也是比较常见的存储数据的方式，扩展名为“.txt”，它与上面提到的CSV文件都属于文本文件。如果希望读取Text文件，既可以用前面提到的read_csv()函数，也可以使用read_table()函数。