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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程手表代码的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程手表代码的解答，让我们一起看看吧。

1. 据说Excel做一周的表Python一天就能搞定是真的吗？
2. 如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？

据说excel做一周的表Python一天就能搞定是真的吗？

这主要看是不是有大量重复工作要做，比如将几十上百个excel表合并到一起，如果人工做的话，确实需要大量时间，如果编段代码，那速度快的狠。我曾经帮朋友把她10几年的表格合并一起并做汇总，手工做一周都难完成，而且人工容易出错，从网上找了一段代码，根据自己要求进行了修改后，然后就脚本运行，轻松地看着提示等待了10几分钟就完成了，我用的是VBA，而且这段代码可以跟着表格。python嘛，如果换台电脑是不是还要给那台电脑安装python，虽然python可以编译，但是编译出来的文件很大。我学了一个月python就放弃了，import 库，好像是用别人造好的轮子，但是你还得好好学学库怎么用，python编个界面远不如VB方便，对着dos那样的黑白界面真的无感，弃了。

不用怀疑了，这个绝对是扯淡的。这种说法绝对是从Python培训机构或者买课程的哗众取宠搞出来的论调。不可否认，Python确实很强，但是数据处理只是它的一个方面。在实际运用中，要分场景，该用Excel就用Excel，该用Python就用Python。

（图片来源网络，侵删）

工欲善其事，必先利其器。

田忌***🐎，是一个大家都听过的故事吧，讲的是虽然整体稍弱的马，在合理安排***🐎次序时，最后反而胜了。

在这里一样，两种工具都有各自的应用场景，拿一个工具的某个不擅长的功能，与另一个工具擅长的功能比，然后得出夸张的结论，有点太以偏概全了。

使用工具，是要发挥其最大的优势，而不是使用其所不擅长的。

Excel 操做起来上手快，能够比较自由的可视化的编辑数据，查看数据，同时也有大量的内置***工具。Python 是一门编程语言，对非程序开发者，上手还是有一定成本的。python 虽然在数据处理上有一定的优势，比如批处理，机器学习算法，网络请求等。但是如果用不到这些功能，那就是摆设。

如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？

这个非常简单，pandas内置了大量函数和类型，可以快速处理日常各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍一下pandas是如何快速读取这些文件的：

这是最常见的一种文本文件格式，读取的话，直接使用read_table函数就行，测试代码如下，这里必须保证txt文件是格式化的，不然读取的结果会有误，filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面程序进行处理：

这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_excel函数就行，测试代码如下，非常简单，直接传入文件名就行，最终返回结果也是DataFrame类型：

这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_csv函数就行，测试代码如下，也非常简单，filename为文件名，header为是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型：

这也是一种比较常用的数据存储格式，读取的话，直接使用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，如果出现中文乱码的话，设置encoding编码为uft-8就行，最终结果也是DataFrame类型：

这里首先需要安装sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，安装的话，直接输入命令“pip install sqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单，先创建一个connect连接，然后根据sql查询语句，直接从数据库中读取数据就行：

到此，以上就是小编对于python编程手表代码的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程手表代码的2点解答对大家有用。

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