python 的数据表读写功能，搭配上 pandas，真的是日常数据的标配。无论是csv、excel，还是json、sql，都能比较轻松地读进来，写出去也挺方便。对新手来说，用起来不费劲，熟悉了还能拓展到后面的机器学习场景。
数据源的读取和格式转换，是用 pandas 的第一步。像read_csv、read_excel这些方法，语法不复杂，调试起来也清爽。你要是手上有些财经数据、气象数据之类的，试试这些函数就知道有多顺了。
最常用的格式，基本就是csv和excel。而to_csv、to_excel这种导出函数，也不麻烦。你可以先把数据读进来清洗，一行代码就能导出结果表，适合做周期性报表。
嗯，还有不少朋友会用到read_sql。如果你接触过数据库，像 MySQL、SQLite 这些，那结合sqlalchemy用就方便。查询数据一条龙，不用东拼西凑写太多中间代码。
另外，我帮你挑了一些还不错的案例文章，比如pandas 入门、挑战类项目，还有气象数据、股票的实战样例，都挺适合新手练手的。
如果你是刚上手 pandas，或者想找点真实数据来练习，那这个资源就蛮合适的。多看多练，理解数据结构，慢慢你就能得有模有样啦。