任务7-1 读写文本文件1、通过to_csv()方法将数据写入CSV文件把以下数据通过字典方式读入DataFrame,再写入CSV文件2、通过read_csv()函数读取CSV文件的数据读取指定目录下的csv格式的文件itcast.csv3、通过read_csv()或read_table()函数读取TXT文件的数据读取指定目录下的TXT格式的文件itcast.txt任务7-2 读写Excel文件1、使用to_excel()方法写入Excel文件将以下DataFrame数据写入Excel文件itcast.xlsx2、使用read_excel()函数读取Excel文件读取Excel文件itcast.xlsx到Pandas中来任务7-3 读取HTML表格数据使用read_html()方法读入http://kaoshi.edu.sina.com.cn/college/majorlist/网页中的表格数据,并且取第2个表格的数据,如下所示:任务7-4 读写数据库1、使用read_sql()函数读取数据(1)使用Navicat连接MySQL数据库,执行以下SQL语句创建库、表,插入数据# mysql账号为root 密码为123456 数据名:info# 数据表名称:person_infocreate database if not exists info charset utf8;use info;create table if not exists person_info(id int auto_increment primary key,name varchar(20),age int,height int,gender varchar(4));insert into person_info(name,age,height,gender) values("小铭",18,180,"女");insert into person_info(name,age,height,gender) values("小月月",18,180,"女");insert into person_info(name,age,height,gender) values("彭明",29,185,"男");insert into person_info(name,age,height,gender) values("刘华",59,175,"男");insert into person_info(name,age,height,gender) values("王贤",18,172,"女");insert into person_info(name,age,height,gender) values("周平",36, Null,"男");insert into person_info(name,age,height,gender) values("程坤",27,181,"男");insert into person_info(name,age,height,gender) values("李平",38,160,"女");(2)使用sqlalchemy的create_engine连接数据库('mysql+mysqlconnector://root:123456@127.0.0.1/info'),使用Pandas的read_sql()读入mysql数据,读入结果如下:(3)在read_sql()中执行sql语句,实现读取id大于3的数据(4)在read_sql()中执行sql语句,实现读取女生的数据,且按年龄从小到大排序2、使用to_sql()函数读取数据创建DataFrame对象,如下所示,然后将该pandas中的数据写入MySQL中info数据库的“students”表中任务7-5 Pandas综合应用案例:北京高考分数线统计分析现有Excel文件scores.xlsx,内容为北京市2006~2018年高考分数线,需要读入pandas,如下所示:1、获取历年一本、二本文科、理科最高和最低的分数线及极差2、比较2018年与2017年一本与二本文理科分数线的差值3、计算2006-2018年的平均分数线