Pandas读取外部数据的几种实现方法

import pandas as pd
# 读取CSV文件（默认逗号分隔）
df = pd.read_csv(
    "data.csv",          # 文件路径（本地/URL）
    encoding="utf-8",    # 编码（中文常用utf-8/gbk）
    header=0,            # 第0行作为列名（默认）
    index_col=None,      # 不将某列作为索引
    sep=",",             # 分隔符（TXT常用"\t"）
    na_values=["NA", "缺失", "-"],  # 哪些值视为NaN
    skiprows=1,          # 跳过前1行（如跳过注释行）
    usecols=["姓名", "分数", "班级"]  # 只读取指定列
)
print("读取的CSV数据：")
print(df.head())  # 查看前5行

pip install openpyxl  # 读取xlsx
pip install xlrd      # 读取xls

import pandas as pd
# 读取Excel文件（指定sheet）
df = pd.read_excel(
    "data.xlsx",
    sheet_name="学生成绩",  # 指定sheet名称/索引（0为第一个）
    header=0,
    usecols="A:C",         # 只读取A-C列
    dtype={"分数": float},
    na_values=["未填写"]
)
print("读取的Excel数据：")
print(df.info())  # 查看数据基本信息

import pandas as pd
# 读取JSON文件
df = pd.read_json(
    "data.json",
    orient="records",  # JSON格式（records：[{"列1":值}, ...]）
    encoding="utf-8"
)
print(df.head())

pip install pymysql 

import pandas as pd
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="123456",
    database="test_db"
)
# 读取数据库表
df = pd.read_sql(
    "SELECT * FROM student_scores",  # SQL语句
    con=conn  # 数据库连接
)
conn.close()  # 关闭连接
print(df.head())