在python中，我们可以使用csv模块或者pandas.read_csv函数来处理csv文件。对于 Excel 文件，我们可以使用 xlrd 模块 或 pandas.read_excel 函数。
我经常使用 pandas，我觉得 read_csv 和 read_excel 函数对我来说派上了用场。 谁能解释一下这些方法的优缺点是什么？
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重要提示:xlrd不再支持 .xlsx 文件!
此更改发生在 version 2.0.0
但是关于 CSV 文件，我认为比较 pandas 和 csv 的速度会很有趣。
我的经验是pandas模块读取CSV文件更严格。如果一列全是数字而一行是空的，pandas 会生成一个 NaN 值，除非您使用 df.fillna('', inplace=True) 或类似的东西。如果您有混合数据类型，或者如果您希望列中有 None 或空值，这可能会很烦人。 csv 库似乎可以更好地处理这个问题。
当我在 python2 上使用 csv 时，utf-8 是一个噩梦，但我认为现在使用 python3 会更好。
关于Python csv 模块与 pandas.read_csv 和 Python xlrd 与 pandas.read_excel，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44317615/