Python常用的读取文件的方式（read_csv，read_table）

1.python读取文件的几种方式
read_csv：从文件，url，文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为逗号
read_table：从文件，url，文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为制表符("\t")
实质上是通用的，在实际使用中可以通过对sep参数的控制来对任何文本文件读取
举例说明
用以下代码来演示csv文件的读取操作：

import pandas as pd
data1 = pd.read_csv('rating.csv')
print(data1)
print("************取消第一行作为表头*************")
data2 = pd.read_csv('rating.csv',header=None)
"""
head=None时，即指明原始文件数据没有列索引，这样read_csv会自动加上列索引，除非你给定列索引的名字
header=0时，表示文件第0行为列索引，这样加names会替换原来的列索引
"""
print(data2)
print("************为各个字段取名**************")
data3 = pd.read_csv('rating.csv',names=['user_id','movie_id','rating'])
print(data3)
print("***********将某一字段设为索引***************")
data3 = pd.read_csv('rating.csv',names=['user_id','movie_id','rating'],index_col = "user_id")
"""
index_col为指定数据中哪一列作为Dataframe的行索引，也可以可指定多列，形成层次索引，默认为None,即不指定行索引,这样系统会自动加上行索引（0-）
"""
print(data3)
print("************用sep参数设置分隔符**************")
data4 = pd.read_csv('rating.csv',names=['user_id','movie_id','rating'],sep=',')
print(data4)

输出结果如下：

   1  1193  5  978300760
0  2   661  3  978302109
1  2   914  3  978301968
2  3  3408  4  978300275
************取消第一行作为表头*************
   0     1  2          3
0  1  1193  5  978300760
1  2   661  3  978302109
2  2   914  3  978301968
3  3  3408  4  978300275
************为各个字段取名**************
   user_id  movie_id  rating       time
0        1      1193       5  978300760
1        2       661       3  978302109
2        2       914       3  978301968
3        3      3408       4  978300275
***********将某一字段设为索引***************
         movie_id  rating       time
user_id                             
1            1193       5  978300760
2             661       3  978302109
2             914       3  978301968
3            3408       4  978300275
************用sep参数设置分隔符**************
   user_id  movie_id  rating       time
0        1      1193       5  978300760
1        2       661       3  978302109
2        2       914       3  978301968
3        3      3408       4  978300275