输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用web API操作网络资源
1、读写文本格式的数据
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，其中read_csv和read_table为用得最多的
#函数说明 """ =========函数说明========== 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（” “） read_fwf 读取定宽列格式数据（也就是说，没有分隔符） read_clipboard 读取剪贴板中的数据，可以看到read_table的剪贴板版。在将网页转换为表格时很有用 """
这些函数的选项可以划分为以下几个大类：
索引：将一个或多个列当作返回的DataFrame处理，以及是否从文件、用户获取列名
类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等
日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列
迭代：支付对大文件进行逐块迭代
不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西（比如成千万上万个逗号隔开的数值数据）
类型推断是这些函数中最重要的功能之一，也就是说，你不需要指定列的类型到底是数值、整数、布尔值，还是字符串。
比如有一个文件ex1.csv
#用read_csv读取 df = pd.read_csv('ex1.csv') #用read_table函数, 但需要指定分隔符而已 df = pd.read_table('ex1.csv', sep = ',')
并不是所有文件都有标题行，有两个办法，一个是默认，另一个是自定义列名
#默认标题名
pd.read_csv('ext1.csv', header=None)
#指定列名
pd.read_csv('ex1.csv', names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'message'])
#假设读取出来的df数据内容为以下，为了展示用
"""
"""
#如果你希望将message列做成DataFrame 的索引, 可以明确表示要将该列放在索引4的位置上，也可以通过index_col参数指定“message”
pd.read_csv('ex1.csv', names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'message'], index_col = 'message')
#缺失值处理是文件解析任务中的一个重要组成部分
#na_values可以接受一组用于表示缺失值的字符串
pd.read_csv('ext1.csv', na_values = ['NULL'])
#可以用一个字典为各列指定不同的NA标记值
#read_csv/read_table函数的参数
注意：encoding可以规范编码格式，utf-8一般可以防止中文乱码；
nrows需要读取的行数（从文件开始处算起）；
data_parser用于解析日期的函数；
parse_dates 尝试将数据解析为日期，默认为False,如果为True，则尝试解析所有列。
names 用于结果的列名列表，结合header = None
chunksize 文件块的大小（用于迭代）
如果用到选项和属性再加上，做好笔记是一个很好的习惯。。。。。。。。。
2、逐块读取文本文件
如果只想读取几行，通过nrows进行指定即可
pd.read_csv('ext1.csv', nrows = 5)
要逐块读取文件，需要设置chunksize(行数)：
pd.read_csv('ex.csv', chunksize = 1000)
#返回的这个TextParser对象使你可以根据chunksize对文件进行逐块迭代
tot = Series[]
for piece in chunker:
tot = tot.add(piece['key'].value_counts(), fill_value = 0)
tot = tot.order(ascending = False)
#TestParser还有一个get_chunk方法，它使你可以读取任意大小的块
3、将数据写出到文本格式
利用DataFrame的to_csv方法，可以将数据写到一个以逗号分隔的文件中，当然也可以使用其他分隔符
也可以只写出一部分的列
#3、将数据写出到文本格式 df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,5), columns = ['name1', 'name2', 'name3', 'name4', 'name5']) df df.to_csv('out1.csv') df.to_csv('out2.txt', sep = '|') #将缺失值在输出结果中被表示为空字符串，也可以表示 为别的标记值, 用na_sep参数 df.to_csv('out2.txt', na_sep = 'NULL') #如果没有设置其他选项，则会写出行和列的标签，可以禁用标签 df.to_csv('out1.csv', index = False, header = False) #只写出一部分列，并以指定的顺序排列 df.to_csv('out2.csv', index = False, columns = ['name1', 'name2']) #将文本读取为Series，但是要无header行，第一列作索引
CSV函数选项
注意：对于那些使用复杂分隔符或多字符分隔符的文件，你就只能使用字符串的split方法或正则表达式方法re.split进行行拆分和其他 整理工作
4、Json数据格式
import json
result = json.loads(obj)
asjson = json.dumps(result)
5、XML数据格式
XML是另一种常见的支持分层、嵌套数据以及元数据的结构化数据格式，这个会有另外一个文档说明，有时候XML非常复杂，但在数据分析过程中也非常常见