python中利用pandas读写csv文件

问题1：错误提示：UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xb8

原因：含有中文字符

import pandas

pandas.read_csv(r'C:	est.csv',encoding='gbk')

 问题2：将DataFrame格式的文件保存为csv格式，比如，DF变量为DataFrame格式的数据

DF.to_csv(r'C:	est.csv',encoding='gbk')

问题3：将特定格式的字符串保存为csv文件，比如

string_data = "1111,2222,242424,,55325,36666,112414" 
pd_data = pd.Series(string_data)
pd_data_expend = pd_data.str.split(",", expand=True)
pd_data.shape
pd_data_expend.shape

问题4：如何删除DataFrame存在重复数据？

import pandas as pd

DataFrame.drop_duplicates()

 问题5：to_csv保存的时候，如何隐藏行和列的头文件？

import pandas as pd

DataFrame.to_csv(r"*	est.csv", header=False, index=False)

 问题6：dict的keys具有无序的特性，如何保证dict转为dataframe数据时，按照制定的列进行排列？ 比如Data ={'col2': [3, 4], 'col4': [1, 2]}

import pandas as pd

Data = {'col2': [3, 4], 'col4': [1, 2]}
pd.DataFrame(Data)

输出结果：

      col2  col4
0      3       1
1      4       2

import pandas as pd

Data = {'col2': [3, 4], 'col4': [1, 2]}
pd.DataFrame(Data, columns=["col4","col2"])

  输出结果： 

   col4  col2
0  1      3
1  2      4

如果columns中的知道的字符串不存在，将自动赋值为NAN

import pandas as pd
Data = {'col2': [3, 4], 'col4': [1, 2]}
pd.DataFrame(Data, columns=["col4","col2", "col10"])

输出结果为：

      col4  col2  col10
0      1     3      NaN
1      2    4       NaN