python中的#是python中的单行注释符号(#)。
井号(#)通常用作单行注释符号。当在代码中使用#时，它右边的任何数据都将作为注释被忽略。
朋友圈，片义，平邑，平邑，平邑，平邑，平邑，平邑，平邑，平邑，平邑，拼音，盆用，盆友，喷药，喷液，盆药，脂。
pandas是一个基于tnumpy的工具，它是为解决数据分析任务而创建的。pandas包括大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量的功能和方法，使我们能够快速方便地处理数据。你很快就会发现，这是让python成为一个强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
数据加载类型概述
熊猫加载csv文件
read_csv通用参数
headernone指定哪一行是列名(忽略注释行)。如果没有指定列名，默认header0指定列名。如果文件不包含标题行，它应该显式指示headernone。[a，b，c]自定义列名index_col[a，b...]指定索引列的名称。如果是多重索引，可以通过listskiprows[0，1，2]忽略某些行或从头开始的行。默认情况下，skip_footer从文件0的开头开始，nrowsn需要从文件结尾读取的行数。前n行chunksizem返回迭代类型textfilereader。sep|每m次迭代指定一个分隔符。默认情况下，如果没有指定参数，它将被自动解析。c引擎不能自动检测分隔符，但是python解析引擎可以skip_blank_linesfalse。默认情况下，它是true，空行将被跳过。如果选择不跳过，它将填充nanconverters{col1，func}。使用func函数转换选定的列。通常，表示数字的列将使用(避免转换为int)encoding:编码方法，dtyp:。;a:np。浮动64，:}指定数据类型。
熊猫加载json文件
r:字典like{index-gt[index]，columns-gt[columns]，data-gt[values]}.json格式由索引、列字段和数据矩阵组成。键名只能是index、columns、data，dump.json文件的内容如下。
示例代码如下:
记录:列表，如[{column-gtvalue}，...，{column-gtvalu:字典like{index-gt{column-gtvalu:字典喜欢{column-gt{index-gtvalue}}.一个对象，其列作为对应于值字典的键。这个dictionary对象是一个json字符串，ind:。
示例代码如下:
值:只是值数组.价值观，这种我们很常见。是嵌套列表。里面的成员也是列表，在二楼。dump.json文件如下所示
示例代码如下:
熊猫加载excel文件
read_exc:exc:读取exc:设置exc:省略。指定数据的行数skip_foot:省略excel读取的第一列是否从尾数introwdataindex_col:设置用作行名:设置每列的名称，数组参数代码示例如下。
