Pandas是一个强大的数据分析库，它提供了一系列的函数和方法用于读取和写入各种文件格式，包括CSV、Excel等。 1. CSV文件的读取与写入： 读取CSV文件可以使用pandas的read_csv()函数。例如，我们可以使用以下代码来读取一个名为"data.csv"的CSV文件： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') ``` 这段代码将CSV文件中的数据加载到一个DataFrame对象中。DataFrame是pandas中最重要的数据结构，它可以被看作是一个表格或者电子表格。 要将DataFrame写入CSV文件，可以使用to_csv()函数。例如，以下代码将DataFrame df写入一个名为"output.csv"的CSV文件： ```python df.to_csv('output.csv', index=False) ``` 参数index=False表示在写入文件时不包含行索引。 2. Excel文件的读取与写入： 读取Excel文件可以使用read_excel()函数。例如，以下代码读取一个名为"data.xlsx"的Excel文件： ```python df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 这里，sheet_name参数指定了要读取的工作表名称。 要将DataFrame写入Excel文件，可以使用to_excel()函数。例如，以下代码将DataFrame df写入一个名为"output.xlsx"的Excel文件： ```python df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 这里的参数含义与to_csv()函数相同。 以上就是pandas库中对CSV和Excel文件的基本读取和写入操作。