~今天要分享的是「檔案介紹與匯入匯出」~
在做資料分析時，我們常見的檔案類型有：

• .csv：為純文字檔案，資料以逗號字元分隔。
• .tsv：為純文字檔案，資料以tab字元分隔。
• .txt：為純文字檔案，在大多數平台都通用為其特色之一。
• .xlsx：為Microsoft excel專用檔案，可以支援文字與圖表內容，因此檔案較大。
• .json：為結構化數據檔案，使用鍵對值來描述資料。
• .html：為網頁描述檔案，每個標籤內可以定義文字、圖像等元素的結構和外觀。
• .zip：為壓縮檔案，以刪除重複性內容來壓縮檔案大小。

要注意的是，副檔名很重要！
副檔名決定了檔案的類型，所以在儲存檔案時要特別留意一下。

以下提供兩個方式來教大家如何使用python做檔案的匯入。
方式一、使用pandas套件內建的read函式來匯入檔案：

import pandas as pd

#匯入csv檔
pd.read_csv(filepath)

#匯入tsv檔
pd.read_csv(filepath, sep='\t')

#匯入txt檔
pd.read_csv(filepath, sep=' ')

#匯入xlsx檔
pd.read_excel(filepath)

#匯入json檔
pd.read_json(filepath)

#匯入html檔
pd.read_html(filepath)

#匯入zip檔
pd.read_csv(filepath,compression='zip')

方式二、使用with open來匯入檔案：

#匯入csv檔、tsv檔、txt檔
with open(filepath, 'r') as f:
    data = f.read()
    
#匯入json檔
import json
with open(filepath, newline='') as f:
    data = json.load(f)
    
#匯入html檔
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()
    
#匯入zip檔
from zipfile import ZipFile    
with ZipFile(zippath) as Zip:
    with Zip.open(filepath) as f:
        data = f.read()

要注意的是，此方法不適用於匯入xlsx檔，因為編碼上的問題，所以會出現錯誤訊息。

在資料的匯出方面，提供下面一種方式給大家參考。
方式、使用DataFrame內建的to函式來匯出檔案：

#匯出csv檔
DataFrame.to_csv(filepath)

#匯出tsv檔
DataFrame.to_csv(filepath, sep='\t')

#匯出txt檔
DataFrame.to_csv(filepath, sep=' ')

#匯出xlsx檔
DataFrame.to_excel(filepath)

#匯出json檔
DataFrame.to_json(filepath)

#匯出html檔
DataFrame.to_html(filepath)

#匯出zip檔
DataFrame.to_csv(filepath, compression="zip", index=None)