pandas常⽤操作详解——数据读取函数read_csv（）及导出函数to_csv（）
read_csv()函数基本介绍:
功能：读取csv⽂件，构造DataFrame
常⽤参数详解：
filepath_or_buffer：待读取⽂件所在路径
sep：指定分隔符，默认以','分隔
header：将⾏号⽤作列名，且是数据的开头。
header=0表⽰第⼀⾏是数据⽽不是⽂件的第⼀⾏。因为当skip_blank_lines=True时，这个参数忽略注释⾏和空⾏。
header=None，即指认为原始⽂件数据没有列索引，这样read_csv为其⾃动加上列索引{从0开始}
encoding：指定字符集类型，默认为'utf-8'；当数据读⼊or导出时中⽂字符出现编码错误时，可以试试'GB18030'or'utf-8-sig'
index_col:int类型值，序列，FALSE（默认 None）
将真实的某列当做index（列的数⽬，甚⾄列名）
index_col为指定数据中那⼀列作为Dataframe的⾏索引，也可以可指定多列，形成层次索引，默认为None，即不指定⾏索引，这样系统会⾃动加上⾏索引。
names:⾃定义列名，默认为None
python怎么读csv数据举例说明：
#举例
ad_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for-wh\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line')
#将nodenumber作为索引
ad_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line',index_col='nodenumber')
#header的默认值为0，即将数据第⼀⾏作为列名；header=None时，认为数据中没有列名，pandas⾃动设置了列名
ad_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line',header=None)
'1.⾃定义列名'
#1.在read_csv中定义参数names，若原数据中⽆列名，需定义header=None，否则第⼀⾏数据将缺失掉
ad_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line',header=None,names=['num','X','Y','air'])
#2.读取数据之后重新命名列名，只是多了⼀⾏语句
ad_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line')
to_csv()函数介绍：
功能：将处理好的数据导出⾄指定⽂件夹
#to_csv的参数同样很多，但常⽤的就那么两三个
.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None,
header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None,
quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None,
date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
常⽤参数解释：
path_or_buf：输出路径
encoding：字符串的编码，python3默认为'UTF-8'，要是⼤家发现导出中⽂字符出错的话，可以试试'GB-18030'or'utf-8-fig' index：布尔值，默认为True；当index=None时，⾏索引不会写⼊导出的⽂件
float_format：字符串，默认为None；可以指定输出浮点数的格式，如'%.2f'为保留两位⼩数
<_csv(output_path,index=False)
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