pandas外部数据的读取构造数据框-文本文件读取（一种utf-8中文编码乱码处理经验）
上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组，字典，嵌套的列表和元组等，本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框。
python读取外部数据集的时候，这些数据集可能包含在文本文件（csv,txt）,电子表格Excel和数据库中（Mysql，SQL server）等，那么如何来用pandas来实现这些
文件，表格和数据库的读取呢？
1.文本文件的读取
read_table函数介绍
函数原型：
pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,converters=None,skiprows=None,
skipfooter=None,nrows=None,na_values=None,skip_blank_lines=True,parse_dates=False,thousands=None,comment=None,encoding=None)
各参数的含义：
file_path_or_buffer:指定txt或csv文件所在的具体路径
sep：指定数据集中各字段之间的分隔符，默认为Tab制表符
header：是否需要将原数据集中的第一行作为表头，默认将第一行用作字段名称
names:如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头
index_col：指定原数据集中的某些列作为数据框的行索引（标签）
usecols:指定需要读取原数据集中的哪些变量名；
dtype:读取数据时，可以为原数据的每个字段设置不同的数据类型
converters：通过字典格式，为数据集中的某些字段设置转换函数
skiprows：数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的行数
skipfooter：数据读取时，指定需要跳过原数据集末尾的行数
nrows：指定读取的数据的行数
na_values:指定原数据集中哪些特征的值作为缺失值
skip_blank_lines:读取数据时是否需要跳过原数据集中的空白行，默认为True
parse_dates:如果参数值为True,则尝试解析数据框的行索引；如果参数为列表，则尝试解析对应的日期列；如果参数为嵌套列表，则将某些列合并为日期列；
如果参数为字典，则解析对应的列（字典中的值），并生成新的字段名（字典中的键）。
thousands:指定原始数据集中的千分位符
comment：指定注释符，在读取数据时，如果碰到行首指定的注释符，则跳过改行
encoding:如果文件中含有中文，有时需要指定字符编码。
涉及的参数比较多，用的时候有些参数是用不上的，根据需要设置，如下示例：
有txt文件，内容如下：
'''
数据来源：某公司人事记录表
时间范围：2019.1.1~2019.10.31
year,month,day,gender,occupation,income
1990,3,7,男,销售经理,6&000
1989,8,10,女,化妆师,8$500
# 1991,10,10,男,后端开发,13&500
1992,10,7,女,前端设计,6&500
1985,6,15,男,数据分析师,18&000
该数据集仅用于参考！
不可以用于他用！
备注于2019年11月。
'''
处理数据之前，先观察数据有以下特点，思考如何解决：
1.数据集并不是从第一行开始的，前面几行实际上是数据集的来源说明，读取数据时需要注意什么问题。
2.数据的末尾3行仍然不是需要读入的数据，如何避免后3行数据的读入。
3.中间部分的数据，第四行前加了#号，表示不需要读取改行数据，改如何处理
4.数据集中的收入一行，千分位符是&，如何将该字段读入为正常的数值型数据
5.如果需要将year，month和day三个字段解析为新的birthday字段，该如何做到。
6.数据集中含有中文，一般在读取含中文的文本文件是都会出现编码错误，该如何解决。
import pandas as pd
test_Data = pd.read_table(r'D:\data_test01.txt',sep=',',header='infer',
skiprows=2,skipfooter=3,parse_dates={'birthday':[0,1,2]},
comment='#',encoding='utf-8',thousands='&',engine='python')
test_Data
out:
这里补充说明一下utf-8编码的问题：encoding应该是用utf-8的，没有错误；但是我开始的时候怎么搞都是说utf-8的编码问题，我查阅了很多方法都不行；后面参考了一些人的经验改成，
encoding = 'ISO-8859-1',于是显示成了如下乱码的样子，至少没有报错了。花了我不少时间去研究都没有找到处理方式（文件内容我也改成UTF-8的编码了）；
然后参考了一本相关的书，提示到，我们处理txt文件的时候，只在txt里面更改编码方式加上设置encoding=utf-8 是没有效果的，要把文件另存为，UTF-8编码格式的，然后替换原文件，如下：
然后再次运行，就得出了正常的结果；也算是一个处理中文编码问题的经验吧。
