返回目录：excel表格制作
注意最后一行的百错度误提示：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'J:/Pepole.xlsx'
这表示此文件问在你电脑答中不存在，回请检查该路径的合法答性！
利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')
#读取数据，指定"日期"列为索引列；
大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）
出现了如下问题：
这里写图片描述
使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')
运行成功。
sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）
另外，也可以将文e799bee5baa6e79fa5e98193e59b9ee7ad94361件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：
catering_data="catering_sale.csv"
data=pd.read_csv(catering_data)
1、读取txt数据
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，正如上图所示。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
很顺利，txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。
2、读取csv数据
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)
注意最后一copy行的错误提示：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'J:/Pepole.xlsx'
这表示此文件在你电脑中不存在，请检查该路径的合法性zd！
可以， 只要在第一个参数里填入正确的文件路径
比如 pd.read_excel(r'D:\aaa\bb.xlsx')