Python 中导入csv数据的三种方法,具体内容如下所示:
1、通过标准的Python库导入CSV文件:
Python提供了一个标准的类库CSV文件。这个类库中的reader()函数用来导入CSV文件。当CSV文件被读入后,可以利用这些数据生成一个NumPy数组,用来训练算法模型。:
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from csv importreader import numpy as np filename = input ( "请输入文件名: " ) 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、通过NumPy导入CSV文件
也可以使用NumPy的loadtxt()函数导入数据。使用这个函数处理的数据没有文件头,并且所有的数据结构都是一样的,也就是说,数据类型是一样的。
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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、通过Pandas导入CSV文件
通过Pandas来导入CSV文件要使用pandas.read_csv()
函数。这个函数的返回值是DataFrame,可以很方便的进行下一步的处理,实际操作过程中推荐使用这种方法。
在机器学习的项目中,经常利用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。
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from pandas importread_csv filename = input ( "文件名:" ) f = open (filename,encoding = 'UTF-8' ) names = [ '作业日期' , 'ηCO' , 'ηH2' , 'TF(℃)' , 'TC(℃)' , 'mass' , '送风流量' ] data = read_csv(f,names = names) print (data) |
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 中导入csv数据的三种方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持!
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