Pandas只提供了读取什么文件的函数？

Pandas 提供了一系列函数，用于读取不同类型的文件。下面列出了 Pandas 中常用的读取文件的函数：

read_csv()：读取 CSV 格式的文件。

read_excel()：读取 Excel 格式的文件。

read_hdf()：读取 HDF5 格式的文件。

read_json()：读取 JSON 格式的文件。

read_pickle()：读取 Python 序列化格式的文件（即 pickle 文件）。

read_sql()：从数据库中读取数据。

这些函数都可以在 Pandas 的文档中找到详细的使用方法：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html

此外，Pandas 还支持使用 Python 内置的 open() 函数读取文本文件，使用 pd.read_table() 函数读取表格式的文件，使用 pd.read_clipboard() 函数读取剪贴板中的数据等。

希望这些信息能帮助你。如果你有其他问题，请随时追问。

pandas是Python中一种常用的数据处理库，它可以轻松地进行数据清洗、转换、分析和可视化。pandas可以处理大规模数据集，最多可以处理数百万行的数据，这使得它成为数据科学家和数据分析师经常使用的工具之一。通过使用DataFrame和Series对象，pandas可以高效地进行多个 *** 作，例如索引、筛选、聚合和组合等。此外，pandas还支持在多种格式（CSV、Excel、SQL数据库等）之间读取和写入数据，使得数据转换和集成变得更加容易

下面是用python进行数据分析的一般步骤：

一：数据抽取

从外部源数据中获取数据

保存为各种格式的文件、数据库等

使用Scrapy爬虫等技术

二：数据加载

从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象

pandas库的文件读取方法

三：数据处理

数据准备：

对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等 *** 作

pandas库的 *** 作

数据转化：

类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等

pandas库的 *** 作

数据聚合：

分组（分类）、函数处理、合并成新的对象

pandas库的 *** 作

四：数据可视化

将pandas的数据结构转化为图表的形式

matplotlib库

五：预测模型的创建和评估

数据挖掘的各种算法：

关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等

六：部署（得出结果）

从模型和评估中获得知识

知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值

更多技术请关注python视频教程。

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