python引入數(shù)據(jù)集的方法

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)python引入數(shù)據(jù)集的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1、通過標準的Python庫導(dǎo)入CSV文件：

Python提供了一個標準的類庫CSV文件。這個類庫中的reader()函數(shù)用來導(dǎo)入CSV文件。當CSV文件被讀入后，可以利用這些數(shù)據(jù)生成一個NumPy數(shù)組，用來訓練算法模型。：

from csv importreader
import numpy as np
filename=input("請輸入文件名： ")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
    readers=reader(raw_data,delimiter=',')
    x=list(readers)
    data=np.array(x)
    print(data)
    print(data.shape)

2、通過NumPy導(dǎo)入CSV文件

也可以使用NumPy的loadtxt()函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)。使用這個函數(shù)處理的數(shù)據(jù)沒有文件頭，并且所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是一樣的，也就是說，數(shù)據(jù)類型是一樣的。

from numpy importloadtxt
filename=input("文件名：")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
    data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
    print(data)

3、通過Pandas導(dǎo)入CSV文件

通過Pandas來導(dǎo)入CSV文件要使用pandas.read_csv()函數(shù)。這個函數(shù)的返回值是DataFrame，可以很方便的進行下一步的處理，實際操作過程中推薦使用這種方法。

在機器學習的項目中，經(jīng)常利用Pandas來做數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)準備工作。

from pandas importread_csv
filename=input("文件名：")
f=open(filename,encoding='UTF-8')
names=['作業(yè)日期','ηCO','ηH2','TF(℃)','TC(℃)','mass','送風流量']
data=read_csv(f,names=names)
print(data)

關(guān)于python引入數(shù)據(jù)集的方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。