Pandas数据读取与处理专家指南：CSV、Excel等格式数据轻松搞定

在数据分析和科学计算领域，数据是基石。而数据的获取和预处理往往占据了我们大部分的时间。 Python 的 Pandas 库，凭借其强大的数据结构 DataFrame 和丰富的数据处理功能，成为了处理各种数据格式的首选工具。 尤其是在处理 CSV (Comma Separated Values) 和 Excel 这两种常见的数据格式时，Pandas 更是展现出了其高效和便捷。 因此，本文将深入探讨 如何使用 Pandas 优雅高效地读取和处理 CSV、Excel 等格式的数据。 无论你是数据分析师、数据科学家，还是Python开发者，这份指南都将帮助你提升数据处理效率，让你更专注于数据分析和洞察，而非被繁琐的数据读取和格式转换所困扰。

本文将涵盖以下核心内容：

• Pandas 数据读取概览： read_csv() 和 read_excel() 函数的核心功能介绍。
• CSV 文件读取详解： read_csv() 函数的常用参数解析与实战演示，包括分隔符、表头、索引、编码、数据类型、缺失值处理、日期解析等。
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