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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：

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，下面我们就来介绍pandas是如何读取外部数据的。

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 = 'utf-8')
In [4]: mydata_txt

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
In [6]: mydata_csv

如果你善于总结的话，你会发现，txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数，类似于R中的read.table函数，如果需要查看具体的参数详情，可以查看帮助文档：help(pandas.read_csv)。

读取电子表格文件

这里所说的电子表格就是Excel表格，可以是xls的电子表格，也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中，很多数据都是存放在Excel电子表格中的，如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话，第一步就是如何读取Excel数据。下面我们来看看如果读取Excel数据集：

In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:\\test.xlsx',sep = '\t',encoding = 'utf-8')
In [8]: mydata_excel

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。