Pandas是一个非常流行的数据操作库，它非常常用。read_csv（）是非常重要且成熟的 功能 之一，它 可以非常轻松地读取任何 .csv 文件并帮助我们进行操作。让我们在100个销售记录的数据集上进行操作。
此功能易于使用，因此非常受欢迎。您可以将其与我们之前的代码进行比较，然后进行检查。
你猜怎么着？我们完了。这实际上是如此简单和易于使用。Pandas.read_csv肯定提供了许多其他参数来调整我们的数据集，例如在我们的 convertcsv.csv 文件中，我们没有列名，因此我们可以将其读取为
我们可以看到它已经读取了没有标题的 csv 文件。您可以在此处查看官方文档中的所有其他参数 。
5. Pickle如果您的数据不是人类可以理解的良好格式，则可以使用pickle将其保存为二进制格式。然后，您可以使用pickle库轻松地重新加载它。
我们将获取100个销售记录的CSV文件，并首先将其保存为pickle格式，以便我们可以读取它。
这将创建一个新文件 test.pkl ，其中包含来自 Pandas 标题的 pdDf 。
现在使用pickle打开它，我们只需要使用 pickle.load 函数。
在这里，我们已成功从pandas.DataFrame 格式的pickle文件中加载了数据 。