pandas的文件输入输出模块依赖xlrd、xlwt和openpyxl这3个第三方库，若未安装可使用如下命令安装：
# 可以使用如下<em>conda</em>命令或<em>pip</em>命令安装 $ conda install xlrd xlwt openpyxl $ pip install xlrd xlwt openpyxl
csv、txt和excel文件分别可以用read_csv()、read_table()和read_excel()读取，其中的传入参数为相应文件的绝对路径或相对路径。
In [3]: df_csv = pd.read_csv('data/ch2/my_csv.csv')
df_csv
Out[3]: col1 col2 col3 col4 col5
0 2 a 1.4 apple 2020/1/1
1 3 b 3.4 banana 2020/1/2
2 6 c 2.5 orange 2020/1/5
In [4]: df_txt = pd.read_table('data/ch2/my_table.txt')
df_txt
Out[4]: col1 col2 col3 col4 col5
0 2 a 1.4 apple 2020/1/1
1 3 b 3.4 banana 2020/1/2
2 6 c 2.5 orange 2020/1/5
In [5]: df_excel = pd.read_excel('data/ch2/my_excel.xlsx')
df_excel
Out[5]: col1 col2 col3 col4 col5
0 2 a 1.4 apple 2020/1/1
1 3 b 3.4 banana 2020/1/2
2 6 c 2.5 orange 2020/1/5
这些函数有一些公共参数，含义如下：将header设置为None表示第一行不作为列名；index_col表示把某一列或几列作为索引，索引的内容将会在第3章进行详述；usecols表示读取列的集合，默认读取所有列；parse_dates表示需要转化为时间的列，关于时间序列的内容将在第10章讲解；nrows表示读取的数据行数。上面这些参数在上述的3个函数里都可以使用。
In [6]: pd.read_table('data/ch2/my_table.txt', header=None)
Out[6]: 0 1 2 3 4
0 col1 col2 col3 col4 col5
0 2 a 1.4 apple 2020/1/1
1 3 b 3.4 banana 2020/1/2
2 6 c 2.5 orange 2020/1/5
In [7]: pd.read_csv('data/ch2/my_csv.csv', index_col=['col1', 'col2'])
Out[7]: col3 col4 col5
col1 col2
2 a 1.4 apple 2020/1/1
3 b 3.4 banana 2020/1/2
6 c 2.5 orange 2020/1/5
In [8]: pd.read_table('data/ch2/my_table.txt', usecols=['col1', 'col2'])
Out[8]: col1 col2
0 2 a
1 3 b
2 6 c
In [9]: # col5的格式已不是原先的字符串
pd.read_csv('data/ch2/my_csv.csv', parse_dates=['col5'])
Out[9]: col1 col2 col3 col4 col5
0 2 a 1.4 apple 2020/1/1
1 3 b 3.4 banana 2020/1/2
2 6 c 2.5 orange 2020/1/5
In [10]: pd.read_excel('data/ch2/my_excel.xlsx', nrows=2)
Out[10]: col1 col2 col3 col4 col5
0 2 a 1.4 apple 2020/1/1
1 3 b 3.4 banana 2020/1/2
在读取txt文件时，经常会遇到分隔符非空格的情况，read_table()有一个分割参数sep，它使得用户可以自定义分割符号来进行对txt类型数据的读取。例如，下面读取的表以“||||”为分割符号：
In [11]: pd.read_table('data/ch2/my_table_special_sep.txt')
Out[11]: col1 |||| col2
0 TS |||| This is an apple.
1 GQ |||| My name is Bob.
2 WT |||| Well done!
上面的结果显然不是我们想要的，这时可以使用参数sep，同时需要指定引擎（engine）为Python：
In [12]: pd.read_table(
'data/ch2/my_table_special_sep.txt',
sep= '\|\|\|\|',
engine= 'python'
)
Out[12]: col1 col2
0 TS This is an apple.
1 GQ My name is Bob.
2 WT Well done!
