這篇文章主要介紹python如何讀取數(shù)據(jù),文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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利用pandas中的read_csv模塊直接將數(shù)據(jù)讀取出來。
data = pd.read_csv('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt',header = None)
上面的代碼,read_csv中前面的是數(shù)據(jù)集存放的路徑,后面的header很重要,經(jīng)常以為少了header,數(shù)據(jù)的總量減小了1,因為少掉的那一行數(shù)據(jù)變成了DataFrame里面的列索引。
還有一種是比較傳統(tǒng)的方法,直接用open打開文件,把文件里面的信息先取出來,不管取出來是什么樣子的,先取出來再說,想要作什么處理直接對取出的變量做處理即可。
f= open('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt','rb') dataset = pickle.load(f) #這種方法適用于自己存取自己的數(shù)據(jù),有時候在讀取別人的數(shù)據(jù)的時候是不行的,因為別人存數(shù)據(jù)的方式不一定是用pickle.dump的方 ##式存數(shù)據(jù)的。 f = open('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt') ''' 注意這里的open后面最好不要加上其他的讀取方式,不需要‘rb’之類的讀取方式。因為在后續(xù)的數(shù)據(jù)處理中可能還需要將二進制的數(shù) 據(jù)轉(zhuǎn)換成自己想要的個數(shù)。 ''' lines = f.readlines() ''' 現(xiàn)在lines中已經(jīng)包含了所有的數(shù)據(jù)信息,我們想要得到的數(shù)據(jù)格式都可以基于lines做處理。如我讀出的iris數(shù)據(jù)格式是一個列表的形 式,使用len(lines)得到列表中元素的個數(shù)是151,打印出lines,可以看到lines中每個元素都是一個字符串,并且每個字符串后面都 有'\n'的換行字符,最后一行是空行,所以最后一行是多余,并且要去掉每行中的'\n' ''' arr = [] for i in range(len(lines)): if lines[i] != '\n': arr.append(lines[i]) for i in range(len(arr)): arr[i] = arr[i].strip('\n')#將每行的'\n'脫去
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