介绍 Python有哪些常用库 得到csv importreader
import numpy as np
文件名=输入(“请输入文件名:,“)
withopen(文件名,& # 39;rt # 39;,编码=& # 39;utf - 8 # 39;) as raw_data:
读者才能=读者(raw_data分隔符=& # 39;& # 39;)
x=才能列表(读者)
data=https://www.yisu.com/zixun/np.array (x)才能
打印(数据)
打印(data.shape) 得到numpy importloadtxt
文件名=输入(“文件名:“)
withopen(文件名,& # 39;rt # 39;,编码=& # 39;utf - 8 # 39;) as raw_data:
data=https://www.yisu.com/zixun/loadtxt才能(raw_data分隔符=" ")
打印(数据) 得到pandas importread_csv
文件名=输入(“文件名:“)
f=open (filename,编码=& # 39;utf - 8 # 39;)
名称=[& # 39;作业日期& # 39;,& # 39;ηCO& # 39;, & # 39;ηH2& # 39;, & # 39; TF (℃) & # 39;, & # 39; TC(℃) & # 39;, & # 39;质量# 39;,& # 39;送风流量& # 39;】
data=https://www.yisu.com/zixun/read_csv (f,名称=名称)
打印(数据)
这篇文章将为大家详细讲解有关如何在Python中导入csv数据,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
Python常用的库:1. requesuts; 2. scrapy; 3.枕头;4.扭曲;5. NumPy; 6. matplotlib; 7. pygama; 8. ipyhton等。
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()的读者函数用来导入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。
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。
3,通过熊猫导入CSV文件
通过熊猫来导入CSV文件要使用<代码> 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,经常利用熊猫来做数据清洗与数据准备工作。
关于如何在Python中导入csv数据就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看的到。
