1、查询/切换操作目录

Python有默认执行的操作目录，可以用以下代码进行操作目录切换。

import os

>>> import os

>>> os.chdir(路径) #切换操作目录

>>> os.getcwd() #获取当前的工作目录

2、路径的表达方式三种：

1. ”c:\\path\\data.txt” #双斜杠

2. r”c:\path\data.txt” #用r，就直接正常复制路径就可以。

3. “data.txt” #如果文件就在当前工作目录下，直接写文件名就可以。

3、文件读取

（1） open 和 withopen

open()的操作如下：

file_path = ’c:\\path\\data.txt‘

withopen(file_path,'r') as f: #记住此处要有冒号

print (f.read())

推荐使用 withopen 方法。

（2）read() 、readline() 和readlines()

read():

该函数会一次性读取文件的全部内容，如果能确保文件的大小，自然可以。但若文件过大，内存就爆了（如果文件大小>2倍内存则有问题），所以，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。如果数据是中文，由于一个中文会占多个字节，故read(size) 部分会乱码.

返回的是str。

readline()：

该函数每次只读取一行内容，返回的也是str。

readlines()：

可以一次读取所有内容，并按行返回list。所以，应该它是最常用的。readlines(数字)，则不知道表示什么，以后再研究。

（3）利用pandas读取数据（主要采用的方法）

包括read_csv、read_table、read_excel、read_sql等，但是没有read_txt，txt文件一般就用read_table读取了。

基本操作：

import pandas as pd

data = pd.read_table('data.txt') #读取数据，默认将第一行作为标签

data = pd.read_table('data.txt',names=['miles','times','p','likes']) #如果数据没有变量名，需要添加，则使用names方法。

data.head() #显示数据的前五行

主要参数设置介绍：

sep 用于设置数据分割，在read_table中默认的是'\t'，空格；在read_csv中默认是','，逗号

header ，int or list of ints，表示选择第几行作为表头，如果是第n行，则前面n-1行数据去掉。如果数据中没有变量名，可以写为header=None，则把所有的行都作为数据。

names 用于设置变量名，具体用法参考上面，如果不设置，默认第一行。

还可以采用.columns来为设置变量名，如

df.columns = ['a','b','c','d']