pandas数据读取语句
Pandas 是一种数据处理库，可以用于在 Python 中读取、处理、转换和分析数据。Pandas 有许多读取数据的方法，下面介绍几种常见的语句用于读取不同格式的数据：
1. 读取 CSV 数据
使用 `ad_csv()` 方法来读取 CSV 文件。具体的语句是：
```python
import pandas as pd
python怎么读取excel文件数据df = pd.read_csv(file_path, delimiter=',')
```
其中 `file_path` 是你要读取的 CSV 文件的路径，`delimiter` 是分隔符，通常是逗号。这个函数将 CSV 文件读入一个 Pandas DataFrame 中。你可以使用 DataFrame 的方法进行数据处理和分析。
2. 读取 Excel 数据
使用 `ad_excel()` 方法来读取 Excel 文件。具体的语句是：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')
```
其中 `file_path` 是你要读取的 Excel 文件的路径，`sheet_name` 是 Excel 文件中你要读取的表格的名称或索引。这个函数将 Excel 文件读入一个 Pandas DataFrame 中。
3. 读取 SQL 数据
使用 `ad_sql()` 方法来读取 SQL 数据。具体的语句是：
```python
import pandas as pd
import sqlite3
# 创建数据库连接
conn = t(db_path)
# 读取 SQL 数据
df = pd.read_sql(query, conn)
```
其中 `db_path` 是你要连接的 SQLite 数据库的路径，`query` 是 SQL 查询语句。这个函数将 SQL 查询结果读入一个 Pandas DataFrame 中。
Pandas 还支持其他许多数据格式的读取，例如 JSON、HTML、TXT 等，具体的 API 可以参考官方文档。

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