数据获取
从技术层面来讲，数据来源可以通过读取本地文件，也可能是从服务器下载下来的日志，或者自己构建爬虫来爬取数据。本地文件中常用的格式，如TXT 文件、JSON文件、CSV文件、Excel文件、SQLite数据库等。
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号）。对应CSV文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本），它由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符进行分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。CSV文件可以使用记事本（NOTE）来开启，也可以用Excel开启。
一旦有了数据，我们就可对其进行检查和探索。在电影行业的各项数据中，电影票房（Box Office）最为重要，它指电影院售票处，后引申为影院的放映收益或一部电影的影院放映收益情况。现在逐渐有公司专门统计电影的票房，给出更为明确和直观的数据。票房在一定程度上体现了人们对一部电影的喜爱程度。
本项目统计分析需要使用2010年5月各个电影的票房数据，所有数据存储于文件film.csv中。现需要根据各电影票房数据及其他基本信息，展示某部电影在一定期间内的票房变化趋势和动态预测。
任务一：从文件CSV中读取数据
（1）下载以下文件，并从文件film.csv中读取数据
（2）撰写代码，参考代码如下：
#coding:utf-8
# 导入pandas包
import pandas as pd
# 使用read_csv中从film.csv中获取数据
film = pd.read_csv('film.csv', delimiter=',', names=['date', 'filmname', 'BOR'])
# 输出从文件中读取的部分结果
film.head()
（3）运行代码，结果参考：
数据获取操作视频讲解
实践操作：请花10分钟的时间，完成实验报告第一部分（数据读取）的内容。
