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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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  • 使用read_csv函数导入CSV文件read.csv函数语法read_csv(file,encoding)例子:Age,Name22,wangwei23,lixin24,liqing---分隔符号逗号(,)代码如下:from pandas import read_csvdf = read_csv(csv文件的位置)df = read...

    使用read_csv函数导入CSV文件

    read.csv函数语法

    read_csv(file,encoding)

    例子:

    Age,Name

    22,wangwei

    23,lixin

    24,liqing

    ---分隔符号逗号(,)

    代码如下:

    from pandas import read_csv

    df = read_csv(csv文件的位置)

    df = read_csv(csv文件的位置,encoding=UTF-8) #encoding=UTF-8为使用中文编码

    使用read_table函数导入普通文本文件

    read_table函数语法:

    read_table(file,names=[第一列,第二列,...],sep="",encoding,...)

    #file——文件路径;

    #names——列名,默认为文件中的第一行作为列名

    #sep——分隔符,默认为空,表示默认导入为一列

    #encoding——设置文件编码,在导入文件中文的时候需要设置为UTF-8

    代码如下:

    from pandas import read_table

    df = read_table(文件位置)

    df = read_table(文件位置,names=['第一列的列名','第二列的列名',...],sep='文本文件中分割同一行不同列所用的分隔符']

    使用read_excel函数导入Excel文件

    read_excel函数的用法

    read_excel(filename,sheetname,header)

    #filename——文件路径

    #sheetname——Sheet的文字

    #names——列名,默认为文件中的第一行作为列名

    代码如下:

    from pandas import read_excel

    df = read_excel(文件位置,sheetname='Sheet的文字')

    ——————————————————————————————————————————————————————

    转换文件的格式编码:

    使用Notepad++;

    右下角可以看到文件使用的文件编码,

    通过菜单栏上的格式--转为XXX格式可以改变文件的文件编码

    a18154dccc715d305dcc6386970b0ddf.png

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  • 一,CSV逗号分隔值(逗号分隔值,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。字幕:纯意味着该文件的英文一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被...

    一,CSV

    逗号分隔值(逗号分隔值,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。字幕:纯意味着该文件的英文一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的的英文逗号或制表符。通常,所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本(注)来开启,再则先另存新档后用EXCEL开启,也是方法之一。

    CSV文件格式的通用标准并不存在,但是在RFC 4180中有基础性的描述。的使用字符编码同样没有被指定,但是7位ASCII是最基本的通用编码。

    CSV其实就是文本文件,而并不是表格;

    csv和.xls的区别在于,.xls的只能用Excel中打开,而且,XLS和CSV的编码格式也不一样,简单来说,CSV可以用文本(TXT)打开也可以用EXCLE打开,而XLS只能用擅长打开

    最后,如何在CSV与XLS之间抉择呢?这里我们要弄清楚几个问题,CSV只是单纯的文本文件,同样的,也只是单纯的以文本格式存储,CSV无法生成公式,依赖,也无法保存公式,依赖!所以,如果单纯的只是存储文本格式的数据,可以直接选择使用CSV文件,读写方便,易于实现,数据可以表格化展示,这就是优点!

    注意:CSV文件可以通过改变文件后缀名或者通过练成工具强制转换成的的.xls文件,但是要注意乱码问题。

    二,CSV文件读和写

    1)通过标准的Python中的库导入CSV文件

    CSV,用来处理CSV文件。

    这个类库中的阅读器()函数用来读入CSV文件。当CSV文件被读入后,可以利用这些数据生成一个numpy的数组,用来训练算法模型。

    #!/usr/bin/python3

    from csv import reader

    import numpy as np

    filename="pima_data.csv" #这个文件中所有数据都是数字,并且数据中不包含文件头。

    with open(filename,"rt") as raw_data:

    readers = reader(raw_data, delimiter=",")

    x=list(readers)

    data=np.array(x).astype("float")

    print(data.shape)

    2)采用numpy的导入CSV文件

    可以使用Munpy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,数据类型都是一样的。

    #!/usr/bin/python3

    import numpy as np

    filename="pima_data.csv"

    with open(filename,"rt") as raw_data:

    data=loadtxt(raw_data,delimiter=",")

    print(data.shape)

    (3)采用Pandas导入CSV文件 - 机器学习项目中常用来做数据清洗与数据准备工作。推荐使用。

    使用熊猫来导入文件需要使用pandas.read_csv()函数。这个函数的返回值是数据帧,可以很方便地进行下一步的处理。

    #!/usr/bin/python3

    from pandas import read_csv

    filename="iris.data.csv"

    names=["separ-length","separ-width","petal-length","petal-width","class"]

    dataset=read_csv(filename,names=names)

    print(dataset.shape)

    参考:https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/81670555​blog.csdn.net

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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 ...

    0152c080f108d7befa45268f2f746060.png

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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 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)

    原文至:python如何导入csv文件格式-Python学习网

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怎么导入csv数据