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利用Python读取外部数据文件
[color=rgb(0, 0, 0) !important]刘顺祥
[color=rgb(0, 0, 0) !important]摘要: 不论是数据分析，数据可视化，还是数据挖掘，一切的一切全都是以数据作为最基础的元素。利用Python进行数据分析，同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中，然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖 ...
不论是数据分析，数据可视化，还是数据挖掘，一切的一切全都是以数据作为最基础的元素。利用Python进行数据分析，同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中，然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖掘等。
在本期的Python学习中，我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍，从中我们将会学习以下4个方面的数据获取：
1、读取文本文件的数据，如txt文件和csv文件
2、读取电子表格文件，如Excel文件
3、读取统计软件生成的数据文件，如SAS数据集、SPSS数据集等
4、读取数据库数据，如MySQL数据、SQL Server数据
一、读取文本文件的数据
大家都知道，Python中pandas模块是专门用来数据分析的一个强大工具，在《Python数据分析之pandas学习(一)》和《Python数据分析之pandas学习(二)》中我们详细介绍了有关pandas模块的应用，下面我们就来介绍pandas是如何读取外部数据的。
1、读取txt数据
In [1]: import pandas as pd
In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')
对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败，正如上图所示。遇到这样的编码问题该如何处置呢？解决办法有两种情况：
1)当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时，需要另存为utf8格式编码；
2)如果原始的数据文件就是uft8格式，为了正常读入，需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8
将原始数据另存为utf8格式的数据，重新读入txt数据
In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test.txt',sep = '\t',encoding = 'u
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