read_csv()函数基本介绍:
功能：读取csv文件，构造DataFrame
pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None）
常用参数详解：
filepath_or_buffer:待读取文件所在路径
sep:指定分隔符，默认以','分隔
header:将行号用作列名，且是数据的开头。
header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。因为当skip_blank_lines=True时，这个参数忽略注释行和空行。
header=None，即指认为原始文件数据没有列索引，这样read_csv为其自动加上列索引{从0开始}
encoding:指定字符集类型，默认为'utf-8';当数据读入or导出时中文字符出现编码错误时，可以试试'GB18030'or'utf-8-sig'
index_col:int类型值，序列，FALSE（默认 None）
将真实的某列当做index（列的数目，甚至列名）
index_col为指定数据中那一列作为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。
names:自定义列名，默认为None
[参考解释]：https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105507106
[所有参数详细解释]：https://blog.csdn.net/weixin_30487317/article/details/97466088?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control
举例说明：
#举例 data=pd.read_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for-wh\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line')
#将nodenumber作为索引 data1=pd.read_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line',index_col='nodenumber')
#header的默认值为0，即将数据第一行作为列名；header=None时，认为数据中没有列名，pandas自动设置了列名 data2=pd.read_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line',header=None)
'1.自定义列名' #1.在read_csv中定义参数names,若原数据中无列名，需定义header=None,否则第一行数据将缺失掉 data3=pd.read_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line',header=None,names=['num','X','Y','air']) #2.读取数据之后重新命名列名，只是多了一行语句 data4=pd.read_csv(r'C:\Users\Miles\Desktop\for王浩\line-1相同位置不同时刻\case1-1-line') data4.columns=['num','X','Y','air']
to_csv()函数介绍：
功能：将处理好的数据导出至指定文件夹
#to_csv的参数同样很多，但常用的就那么两三个 .to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
常用参数解释：
path_or_buf:输出路径
encoding:字符串的编码，python3默认为'UTF-8',要是大家发现导出中文字符出错的话，可以试试'GB-18030'or'utf-8-fig'
index:布尔值，默认为True;当index=None时，行索引不会写入导出的文件
float_format:字符串，默认为None；可以指定输出浮点数的格式，如'%.2f'为保留两位小数
result.to_csv(output_path,index=False)