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  • 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。from csv import ...

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    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。from csv import reader

    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。from numpy import loadtxt

    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。from pandas import read_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)

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  • 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...

    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。:

    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。

    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。

    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脚本之家网站的支持!

    如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

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  • 最近在vue导入csv文件踩的一个坑,废话就不多说了,直接上源码和处理过程。 过程:我最近使用js-xlsx导入CSV文件时会出现中文乱码,其实这种问题基本上都是因为文件的编码不对造成的,因为使用这个插件用的比较多...

    最近在vue导入csv文件踩的一个坑,废话就不多说了,直接上源码和处理过程。

    过程:我最近使用js-xlsx导入CSV文件时会出现中文乱码,其实这种问题基本上都是因为文件的编码不对造成的,因为使用这个插件用的比较多之前是可以直接使用UTF-8格式的csv文件导入的,但没想到还是出现了文件格式问题

    这个是非UTF-8格式的,这个是非UTF-8格式的

     这个是UTF-8格式的

     

    然后,我们打开 https://oss.sheetjs.com/js-xlsx/ 测试下导入这个文件的结果 

    源代码:

    export function export_excel_to_json(evt) {//读取方法
    	var wb; //读取完成的数据
    	var rABS = false; //是否将文件读取为二进制字符串
    	var isCSV;
    	if(!evt.target.files) {
    		return;
    	}
    	var f = evt.target.files[0];
    	var reader = new FileReader();
    
    	var pet = new Promise(function(resolve, reject) {
    		reader.onload = function(e) {
    			var data = e.target.result;
    			var XLSX = require('xlsx');
    			wb = null;
    			if(isCSV) {
    				data = new Uint8Array(data);
    				let f = isUTF8(data);
    				//console.log("是CSV文件,编码" + (f ? "是" : "不是") + "UTF-8");
    				if(f) {
    					data = e.target.result;
    				} else {
    					var str = cptable.utils.decode(936, data);
    					wb = XLSX.read(str, {
    						type: "string"
    					});
    				}
    			} else {
    				//console.log("不是CSV文件");
    			}
    			if(!wb) {
    				wb = rABS || isCSV ? XLSX.read(btoa(fixdata(data)), {
    					type: 'base64'
    				}) : XLSX.read(data, {
    					type: 'binary'
    				});
    			}
    			//console.log(wb);
    			//wb.SheetNames[0]是获取Sheets中第一个Sheet的名字
    			//wb.Sheets[Sheet名]获取第一个Sheet的数据
    			//console.log(JSON.stringify( XLSX.utils.sheet_to_json(wb.Sheets[wb.SheetNames[0]]) ));
    			var result = XLSX.utils.sheet_to_json(wb.Sheets[wb.SheetNames[0]]);
    			resolve(result);
    		}
    		isCSV = f.name.split(".").reverse()[0] == "csv"; //判断是否是 CSV
    		if(rABS || isCSV) {
    			reader.readAsArrayBuffer(f);
    		} else {
    			reader.readAsBinaryString(f);
    		}
    		evt.value = "";
    
    	}).catch(error => console.log(error));
    	//console.log(pet);
    	return pet;
    }
    function fixdata(data) { //文件流转BinaryString
    	var o = "",
    		l = 0,
    		w = 10240;
    	iconv.skipDecodeWarning = true;
    	let str = iconv.encode(o, 'utf-8');
    	for(; l < data.byteLength / w; ++l) o += String.fromCharCode.apply(null, new Uint8Array(data.slice(l * w, l * w + w)));
    	o += String.fromCharCode.apply(null, new Uint8Array(data.slice(l * w)));
    	return o;
    }

    我使用了https://github.com/wayfind/is-utf8/blob/master/is-utf8.js来处理这个问题 

     isUTF8.js

    function isUTF8(bytes) { //非中文格式CSV文件转换UTF-8方法
    	var i = 0;
    	while(i < bytes.length) {
    		if(( // ASCII
    				bytes[i] == 0x09 ||
    				bytes[i] == 0x0A ||
    				bytes[i] == 0x0D ||
    				(0x20 <= bytes[i] && bytes[i] <= 0x7E)
    			)) {
    			i += 1;
    			continue;
    		}
    
    		if(( // non-overlong 2-byte
    				(0xC2 <= bytes[i] && bytes[i] <= 0xDF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0xBF)
    			)) {
    			i += 2;
    			continue;
    		}
    
    		if(( // excluding overlongs
    				bytes[i] == 0xE0 &&
    				(0xA0 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xBF)
    			) ||
    			( // straight 3-byte
    				((0xE1 <= bytes[i] && bytes[i] <= 0xEC) ||
    					bytes[i] == 0xEE ||
    					bytes[i] == 0xEF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xBF)
    			) ||
    			( // excluding surrogates
    				bytes[i] == 0xED &&
    				(0x80 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0x9F) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xBF)
    			)
    		) {
    			i += 3;
    			continue;
    		}
    
    		if(( // planes 1-3
    				bytes[i] == 0xF0 &&
    				(0x90 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 3] && bytes[i + 3] <= 0xBF)
    			) ||
    			( // planes 4-15
    				(0xF1 <= bytes[i] && bytes[i] <= 0xF3) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 3] && bytes[i + 3] <= 0xBF)
    			) ||
    			( // plane 16
    				bytes[i] == 0xF4 &&
    				(0x80 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0x8F) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xBF) &&
    				(0x80 <= bytes[i + 3] && bytes[i + 3] <= 0xBF)
    			)
    		) {
    			i += 4;
    			continue;
    		}
    		return false;
    	}
    	return true;
    }

    感谢这位老哥的解决方法https://www.jianshu.com/p/439fbc4a11a8

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  • 先将准备的文件上传到自己的jupyter工作空间import numpy as npimport pandas as pdhousing = pd.read_csv('housing.csv')补充知识:在jupyter中读取CSV文件时出现"utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in ...

    先将准备的文件上传到自己的jupyter工作空间

    import numpy as np

    import pandas as pd

    housing = pd.read_csv('housing.csv')

    补充知识:在jupyter中读取CSV文件时出现"utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 0: invalid continuation byte解决方法

    导入

    import pandas as pd

    使用pd.read_csv()读csv文件时,出现如下错误:

    UnicodeDecodeError: "utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 0: invalid continuation byte

    出现原因:CSV文件不是UTF-8进行编码,而是用gbk进行编码的。jupyter-notebook使用的Python解释器的系统编码默认使用UTF-8.

    解决方式有两种:

    第一种:

    1.找到使用的csv文件--->鼠标右键--->打开方式---->选择记事本

    2.打开文件选择“文件”----->"另存为“,我们可以看到默认编码是:ANSI,选择UTF-8重新保存一份,再使用pd.read_csv()打开就不会保存了

    55hhj3utdg5.jpg

    atyaokk1bul.jpg

    第二种:

    使用pd.read()读取CSV文件时,进行编码

    pd.read(filename,encoding='gbk')

    比如:

    vwi2cngp5sk.jpg

    以上这篇jupyter 导入csv文件方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    本文标题: jupyter 导入csv文件方式

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/309095.html

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空空如也

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怎么导入csv文件