#********** Begin **********# #1.导入pandas包 #2.read_excel()函数读取“一、车次上车人数统计表.xlsx”中的数据，用一个数据框df1来存储，并输出第0行 #3.通过read_table()函数可以读取"txt1.txt"文件中的数据（不带表头），用一个数据框df2来表示，并输出第0行 #4.通过read_csv()函数读取用分块读取的方式读取“data.csv”文件，每次读取20000行，并输出每次读取的数据集行数 #5.输出格式为“第n次读取数据规模为：20000 /n (20000, 行数)” #在函数中编写程序 def return_values(): import pandas as pd df1 = pd.read_excel('一、车次上车人数统计表.xlsx') df2 = pd.read_table('txt1.txt',header=None) reader = pd.read_csv('data.csv',chunksize=20000) k=0; names = locals()#设置全局变量 for i in reader: k=k+1 names['A%s'%k]=pd.DataFrame(i) print('第'+str(k)+'次读取数据规模为： ',len(i)) print(i.shape) #********** End **********#

<think>好的，我现在需要解决用户关于如何使用pandas的read_excel、read_table和read_csv方法读取不同格式文件的问题，同时还要实现分块读取CSV文件并打印数据规模。让我先理清步骤。 首先，用户提到了三个函数：read_excel、read_table和read_csv。根据之前的引用内容，特别是引用3，知道这些函数都是pandas的读函数，调用方式是pd.read_xxx。需要分别处理不同文件格式的读取。 对于read_excel，记得需要安装openpyxl或者xlrd库。可能需要提醒用户安装。但用户的问题可能已经假设环境正确，所以先写读取代码。例如，pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')。 然后是read_table，通常用来读取TXT文件，但默认分隔符是制表符。但用户提到test.txt的例子中，直接使用read_csv会导致读取错误，得到3行1列，因为默认分隔符是逗号。而用户可能希望用read_table来正确解析，可能需要指定分隔符。比如，如果TXT文件是用空格或制表符分隔的，应该用sep参数，比如sep='\t'或者sep='\s+'。例如，pd.read_table('file.txt', sep='\s+')。 接下来是read_csv，用户需要分块读取。根据引用4，分块读取使用chunksize参数。然后循环处理每个块，打印形状。例如，chunks = pd.read_csv('file.csv', chunksize=1000)，然后for chunk in chunks: print(chunk.shape)。 还要注意用户提到的处理缺失数据，可能需要在读取时使用参数如na_values或keep_default_na，但用户的问题中没有特别提到处理缺失数据的具体方式，所以可能不需要在这里深入，但可以简单提及。 然后，用户可能需要展示数据的方式，比如head()或打印特定列。比如使用usecols参数来选择特定列，如引用1中的例子。 现在需要将这些整合成示例代码。分别展示三种读取方式，然后分块读取CSV并打印形状。同时，要注意参数的正确使用，如read_table的正确分隔符，避免出现像引用2中的问题，即读取成单列的情况。 例如，在读取TXT文件时，如果数据是用逗号分隔，用read_csv更合适，但如果用其他分隔符，需要用read_table并指定sep。但用户明确提到使用read_table，所以可能需要处理不同的分隔符情况。 总结步骤： 1. 使用pd.read_excel读取Excel，可能需要指定sheet_name。 2. 使用pd.read_table读取TXT，指定正确的分隔符，比如sep参数。 3. 使用pd.read_csv读取CSV，正常情况。 4. 分块读取CSV，使用chunksize，并循环打印每个块的大小。 5. 处理数据展示，如打印前几行或形状。 可能遇到的问题： - TXT文件的分隔符不确定，导致读取错误。用户之前的例子中，直接使用read_csv读取TXT导致单列，所以需要用正确的分隔符。比如，在read_table中使用sep='\s+'处理多个空格或制表符分隔的情况。 - 分块读取时，chunksize的单位是行数，需要确保正确分块。 - 需要展示数据，可能需要使用head()或者打印形状。 现在，将这些写成代码示例。确保每个函数的使用正确，参数正确。例如： 对于read_table： df_txt = pd.read_table('data.txt', sep='\t', engine='python') 假设是制表符分隔，如果分隔符不同，可能需要调整。比如，如果数据是用逗号分隔的TXT文件，应该用read_csv，但用户要求用read_table，所以可能需要明确分隔符。 可能用户的问题中的TXT文件是用特定分隔符，比如空格，所以使用sep='\s+'。 在分块读取时，代码示例： chunks = pd.read_csv('data.csv', chunksize=1000) for i, chunk in enumerate(chunks): print(f"Chunk {i+1} 数据规模: {chunk.shape}") 然后，打印每个块的形状。 现在，将这些整合成步骤清晰的回答，同时引用相关的引用内容。比如，引用3提到读函数的调用方式，引用4提到分块读取，引用1提到usecols参数。 可能还需要提到如何处理缺失数据，如na_values参数，但用户的问题中没有具体要求，所以可能简要提及。 最后，生成相关问题，比如关于参数设置、处理大文件、处理不同分隔符等。</think>### 使用pandas读取不同格式数据文件的方法 #### 1. **读取Excel文件（read_excel）** - **语法**：使用$pd.read_excel()$，需指定文件路径和表单名称（可选）。 - **示例**： ```python import pandas as pd # 读取Excel文件，默认读取第一个表单 df_excel = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1") print("Excel数据形状:", df_excel.shape) print(df_excel.head()) # 展示前5行数据 ``` - **注意**：需安装依赖库（如`openpyxl`或`xlrd`），可通过`pip install openpyxl`安装。 #### 2. **读取TXT文件（read_table）** - **语法**：使用$pd.read_table()$，需明确分隔符（如制表符`\t`或空格`\s+`）。 - **示例**： ```python # 假设TXT文件以制表符分隔 df_txt = pd.read_table("data.txt", sep="\t", engine="python") # 若以空格分隔，使用 sep="\s+" print("TXT数据形状:", df_txt.shape) print(df_txt.head()) ``` - **问题解决**：若直接使用默认参数导致数据读取为单列（如引用[2]），需调整`sep`参数。 #### 3. **读取CSV文件（read_csv）** - **语法**：使用$pd.read_csv()$，支持分块读取（大文件场景）。 - **示例**： ```python # 普通读取 df_csv = pd.read_csv("data.csv", usecols=["Name", "Age"]) # 仅读取指定列（引用[1]） print("CSV数据形状:", df_csv.shape) print(df_csv.head()) # 分块读取并打印规模（引用[4]） chunk_size = 1000 chunks = pd.read_csv("data.csv", chunksize=chunk_size) for i, chunk in enumerate(chunks): print(f"分块 {i+1} 的数据形状:", chunk.shape) ``` #### 4. **数据处理扩展** - **缺失值处理**：通过参数`na_values`自定义缺失值标记，或使用`df.dropna()`删除缺失行。 - **数据筛选**：使用`usecols`选择特定列（引用[1]），或通过`df[df['列名'] > 值]`过滤行。 --- ### 关键参数总结 | 函数 | 核心参数 | 作用 | |---------------|-----------------------------|-------------------------------| | `read_excel` | `sheet_name`, `engine` | 指定表单和解析引擎 | | `read_table` | `sep`, `header` | 定义分隔符和标题行位置 | | `read_csv` | `chunksize`, `usecols` | 分块读取和列筛选 | ---