Pandas 读取文本格式数据

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其实书中说的我认为不够全，因为公司里面现在主要用stata和spss，暂时还没有用到sas，excel也很少用

那么读取文件的方式，因为有人已经总结了，我就偷过来算了

对应不同的文件类型有不同的模块

例如spss读取有savReaderWriter等

http://www.360doc.com/content/16/0831/14/18144428_587263881.shtml

 pandas读取Microsoft Excel文件

针对表格csv的讲解

 函数的选项参数大致划分为：

1.索引： 将一个或多个列当作返回的DataFrame处理， 以及是否从文件、用户获取列名

2. 类型推断和数据转换： 包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等

3. 日期解析：包括组合功能， 比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列。

4. 迭代：支持对大文件进行逐块迭代。

5.不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西（比如由成千上万个逗号隔开的数值数据）

 下面看例子：

正确文件的内容：

那么是不是我的值被当成了columns了

 该怎么做呢？

 取值

 

 分块读取，每次读取多少行

 那么方法到底哪些呢？（个人建议也可看源码或官方文档）