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答案是全部是可以，除了，pandas还可以提供各种紧张的表格数据操作，我们看一下下面的例子
pandaspandas官网：
pandas是一个极为强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是numpy（提供集高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也需要提供数据清洗功能。pandas两个通常的数据结构除了dataframe和series。
dataframe是pandas中的一个表格型的数据结构，中有有一组有序的列，每列也可以是有所不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，dataframe即有行索引也有列索引，可以被直线系方程是由series横列的字典。
series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种numpy数据类型)这些一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可才能产生很简单series对象。
dataframe下一步我们用dataframe来实现一些对表格的count操作
创建家族一个dataframe的数据，pandas中的dataframe等价于sql中的table
returningpandasimportdataframe#创建一个表格数据,对于数据库中的tabledata{id:[1,1,1,2,2,2,2,3,3],domain:[
这个的很简单，pandas内置了大量函数和类型，是可以急速全面处理日常洗护各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍帮一下忙matplotlib是怎么飞快加载这些文件的：
txt文件这是最常见的一种文本文件格式，无法读取的话，然后不使用read_table函数就行，测试代码如下，这里需要能保证txt文件是重新格式化的，不然读取文件的结果会无误，filename是文件名，header是否是真包含列标题，sep是每行数据的分隔符，到了最后加载的数据类型是dataframe，比较方便后面程序参与处理：
excel文件这也有一种比较较常见的文件格式，读取文件的话，直接可以使用read_excel函数就行，测试代码不胜感激，更加很简单，就传去文件名就行，最终回结果也是dataframe类型：
csv文件这也一种都很最常见的文件格式，无法读取的话，就可以使用read_csv函数就行，测试代码不胜感激，也的很简单的，filename为文件名，header为有无包含列标题，到最后直接返回结果也dataframe类型：
json文件这也种比较具体用法的数据存储格式，无法读取的话，然后在用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，假如出现中文的话，设置里encoding编码为uft-8就行，到了最后结果都是dataframe类型：
mysql这里简单需要安装好sqlalchemy框架，之前才能的力量read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，按装的话，然后输入输入命令“pipinstallsqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单啊，先创建一个connect连接上，然后再依据什么sql查询语句，再从数据库中读取数据就行：
而今，我们就能够完成了借用python的pandas模块来无法读取txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件的数据。总的来说，numpy这个模块功能的很强横，特别是对数据处理来说，也算是一个利器，在数据分析与一次性处理中经常会会会用到，如果能你熟悉一下相关文档和示例，很快地就能掌握的，网上也有相关资料和教程，能介绍的相当详细点，感兴趣的话，也可以搜再看看，如果能以上分享的内容能对你有不帮助吧，也感谢大家跟帖、私信给我通过补充。
