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先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。
要导入一个.xlsx后缀的excel文件，可以使用pd.read_excel(路径)方法
结果：
df_review数据包含了两个字段，listing_id和date
读入数据时必不可少的参数就是路径，不同的操作系统下文件路径的写法也不同，通常windows操作系统下关于路径有两种写法：
对于.xlsx文件来说，可能会存在多个sheet表，因此也可以设置sheet_name参数指定导入的sheet表，可以传入sheet表的名字，也可以按照从0递增的顺序来指定，不指定sheet表则默认第一个sheet.
导入.csv格式的文件使用pd.read_csv(路径)的方法
结果：
df_list数据主要包括：房东id、房东姓名、经纬度、房间类型、价格、最小可租天数、评论数量、最后一次评论时间、每月评论占比、可出租房屋、每年可出租时长等字段
对于.csv文件有个重要的知识点，就是编码格式，尤其是在导入文件的时候，需要了解文件的编码格式，以免出现乱码，那么如何知道文件是什么类型的编码呢？用notepad++软件打开，右下角会显示该文件的编码格式，如刚刚导入的listings.csv文件，是utf-8编码，在书写编码时，大小写通用，且utf-8也可以写成utf8.
可以用encoding参数来设置编码格式，python默认的编码格式是utf-8。
对于文件路径中因为出现中文而导致的乱码问题，可以加入参数engine来避免。
结果：
image.png
不指定行索引的话，从0开始递增的一列作为行索引，也可以指定id一列为行索引，传入参数index_col
结果：可以看到，id列成了行索引列。
默认第一行是列索引，也可以指定，使用header参数，header = 0，表示指定第一行为列索引。
结果：
有时候我们希望只导入指定的列即可，那么就传入usecols参数
结果：
导入数据后，需要对数据进行一个大概的了解，比如数据集有几行几列，每个字段的数据类型是什么，有无空值等。
不必完全跑出数据，只需看下前几行，用head方法，得到的是前5行数据
结果：
head()里也可传入数字，如预览前10行数据
数据集有几行几列，用shape
结果：可以看到df_list数据集有28452行，16列
使用dtypes可以查看数据集所有字段的数据类型
结果：
也可以单独查看某一个字段的数据类型
结果：
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