1、通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)Python庫(kù)導(dǎo)入CSV文件

? ? ? ? python提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)類庫(kù)CSV,用來(lái)處理CSV文件。其中reader()函數(shù)用來(lái)讀入CSV.

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from csv import reader import numpy as np #使用標(biāo)準(zhǔn)的Python類庫(kù)導(dǎo)入CSV文件 filename='iris.csv' with open(filename, 'rt') as raw_materials：readers=reader(raw_marerials,delimiter=',')x=list(readers)data=np.array(x).astype('float')print (data.shape)

2、通過(guò)Numpy導(dǎo)入CSV文件

? ? ? ? ?使用Numpy的loadtxt()函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)。使用這個(gè)函數(shù)處理的數(shù)據(jù)沒(méi)有文件頭，所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)類型,例如：不能有的是float，有的是string）是一樣的。

from numpy import loadtxt filename='iris.csv' with open(filename,'rt') as raw_data:data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')print(data.shape)

3、通過(guò)Pandas導(dǎo)入CSV文件

通過(guò)pandas來(lái)導(dǎo)入csv文件要使用pandas.read_csv()函數(shù)。這個(gè)函數(shù)的返回值是DataFrame，可以方便的進(jìn)行下一步的處理。這個(gè)函數(shù)名非常直觀，便于代碼的閱讀和后續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理工作。在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，經(jīng)常使用pandas來(lái)做數(shù)據(jù)的清洗和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。

from pandas import read_csv filename='iris.csv' names=['separ-length','separ-width','petal-length','petal-width','class'] dataset=read_csv(filename,names=names) print(dataset.shape)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习数据导入方法总结的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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