读取csv文件：pd.read_csv(),写入csv文件:pd.to_csv()
pandas还可以读取一下文件：
read_csv,
read_excel,
read_hdf,
read_sql,
read_json,
read_msgpack (experimental),
read_html,
read_gbq (experimental),
read_stata,
read_sas,
read_clipboard,
read_pickle;
相应的写入：
to_csv,
to_excel,
to_hdf,
to_sql,
to_json,
to_msgpack (experimental),
to_html,
to_gbq (experimental),
to_stata,
to_clipboard,
to_pickle.
常用参数的读取csv文件
header=None时，即指明原始文件数据没有列索引，这样read_csv为自动加上列索引，除非你给定列索引的名字。
header=0，表示文件第0行（即第一行，python，索引从0开始）为列索引，这样加names会替换原来的列索引。
index_col为指定数据中哪一列作为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（0-）
usecols:可以指定原数据集中，所使用的列。在本例中，共有4列，当usecols=[0,1,2,3]时，即选中所有列，之后令第一列为行索引，当usecols=[1,2,3]时，即从第二列开始，之后令原始数据集的第二列为行索引。
nrows：可以给出从原始数据集中的所读取的行数，目前只能从第一行开始到nrows行。
sep 指定分隔符 sep=’\s+’
delimiter : 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）
squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series
prefix : str, default None
在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, …
mangle_dupe_cols : boolean, default True
重复的列，将‘X’…’X’表示为‘X.0’…’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。
dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
converters : dict, default None
列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号
skipinitialspace : boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）
skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）
skipfooter : int, default 0
从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)
skip_footer : int, default 0
不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样
keep_default_na : bool, default True
如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。
na_filter : boolean, default True
是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度
verbose : boolean, default False
是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。
skip_blank_lines : boolean, default True
如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。
keep_date_col : boolean, default False
如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。
dayfirst : boolean, default False
DD/MM格式的日期类型
chunksize : int, default None
文件块的大小
thousands : str, default None
千分位分割符，如“，”或者“.”
decimal : str, default ‘.’
字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).
quotechar : str (length 1), optional
引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。
doublequote : boolean, default True
双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。
escapechar : str (length 1), default None
当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
error_bad_lines : boolean, default True
如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。