Python 中导入csv数据的三种方法
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我们网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
相关推荐
-
使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例
站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用.Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是: No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95 假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Pyt
-
python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解
利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec
-
利用Python如何将数据写到CSV文件中
前言 我们从网上爬取数据,最后一步会考虑如何存储数据.如果数据量不大,往往不会选择存储到数据库,而是选择存储到文件中,例如文本文件.CSV 文件.xls 文件等.因为文件具备携带方便.查阅直观. Python 作为胶水语言,搞定这些当然不在话下.但在写数据过程中,经常因数据源中带有中文汉字而报错.最让人头皮发麻的编码问题. 我先说下编码相关的知识.编码方式有很多种:UTF-8, GBK, ASCII 等. ASCII 码是美国在上个世纪 60 年代制定的一套字符编码.主要是规范英语字符和二进制位
-
利用python将json数据转换为csv格式的方法
假设.json文件中存储的数据为: {"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhotel/22416995", "coordinates": [116.37256372996957, 40.39798447055443], "category": "经济型", "name": &qu
-
python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)
数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---
-
Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例
功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys input_path='./' output_fiel='pandas_union_concat.csv' all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*')) all_data_frames=[] for file in all_files:
-
Python 中导入csv数据的三种方法
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='
-
Python中提取人脸特征的三种方法详解
目录 1.直接使用dlib 2.使用深度学习方法查找人脸,dlib提取特征 3.使用insightface提取人脸特征 安装InsightFace 提取特征 1.直接使用dlib 安装dlib方法: Win10安装dlib GPU过程详解 思路: 1.使用dlib.get_frontal_face_detector()方法检测人脸的位置. 2.使用 dlib.shape_predictor()方法得到人脸的关键点. 3.使用dlib.face_recognition_model_v1()方法提取
-
JavaScript中解析JSON数据的三种方法
概述 现在JSON格式在web开发中越来越受重视,特别是在使用ajax开发项目的过程中,经常需要将json格式的字符串返回到前端,前端解析成JS对象(JSON ). ECMA-262(E3)中没有将JSON概念写到标准中,还好在 ECMA-262(E5)中JSON的概念被正式引入了,包括全局的JSON对象和Date的toJSON方法. 解析JSON数据的三种方法 eval()方法 解析JSON数据的最常用方法是使用javascript的eval()方法,代码如下: 复制代码 代码如下: func
-
如何在Python中导入EXCEL数据
目录 一.前期准备 二.编写代码基本思路 三.编写代码读取数据 3.1 3.2 四.结语 一.前期准备 此篇使用两种导入excel数据的方式,形式上有差别,但两者的根本方法实际上是一样的. 首先需要安装两个模块,一个是pandas,另一个是xlrd. 在顶部菜单栏中点击文件,再点击设置,然后在设置中找到以下界面,并点击“+”号. 然后会出现以下界面,在搜索框中分别搜索以上两个模块:pandas/xlrd. 选中搜索出来的模块,并点击左下角的的安装按钮,便可将模块安装到自己电脑中. 需要注意的是,
-
浅谈TensorFlow中读取图像数据的三种方式
本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil
-
python修改list中所有元素类型的三种方法
修改list中所有元素类型: 方法一: new = list() a = ['1', '2', '3'] for x in a: new.append(int(x)) print(new) 方法二: a = ['1', '2', '3'] b = [int(x) for x in a] print(b) 方法三: a = ['1', '2', '3'] print(map(int, a)) 以上这篇python修改list中所有元素类型的三种方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参
-
python中requests模拟登录的三种方式(携带cookie/session进行请求网站)
一,cookie和session的区别 cookie在客户的浏览器上,session存在服务器上 cookie是不安全的,且有失效时间 session是在cookie的基础上,服务端设置session时会向浏览器发送设置一个设置cookie的请求,这个cookie包括session的id当访问服务端时带上这个session_id就可以获取到用户保存在服务端对应的session 二,爬虫处理cookie和session 带上cookie和session的好处: 能够请求到登录后的界面 带上cook
-
Pandas保存csv数据的三种方式详解
目录 方法一 方法二 方法三 补充 方法一 import os import pandas as pd path = 'data/train/' img_label_list=[] testList = os.listdir(path) for file in testList: label='aa' img_label_list.append([file, label]) df1 = pd.DataFrame(data=img_label_list, columns=['id', 'label
-
python中调试或排错的五种方法示例
前言 本文主要给大家介绍了关于python中调试或排错的五种方法,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的的介绍吧 python调试或排错的五种方法 1.print,直接打印,比较简单而且粗暴 在代码中直接输入print+需要输出的结果,根据打印的内容判断即可 2.assert断言,很方便,测试人员常常在写自动化用例的时候用的比较多 如下,直接将预期结果和实际结果做判断 def true_code(): x = 3 y = 2 z = x + y assert(5==z), "z
-
Python判断回文数的三种方法实例
需求: 从控制台输入一个五位数,如果是回文数就打印"是回文数",否则打印"不是回文数",例如:11111 12321 12221 "回文"是指正读反读都能读通的句子,它是古今中外都有的一种修辞方式和文字游戏,如"我为人人,人人为我"等.在数学中也有这样一类数字有这样的特征,成为回文数(palindrome number). 设n是一任意自然数.若将n的各位数字反向排列所得自然数n1与n相等,则称n为一回文数.例如,若n=123
随机推荐
- VUE元素的隐藏和显示(v-show指令)
- JavaScript异步上传图片文件的实例代码
- win2008 r2 hyper-v虚拟机的安装使用图文教程第1/2页
- java生成图片验证码实例代码
- python 读取excel文件生成sql文件实例详解
- 利用Python命令行传递实例化对象的方法
- 邮件发送简单例子-jsp文件
- yii框架通过控制台命令创建定时任务示例
- Python使用迭代器打印螺旋矩阵的思路及代码示例
- 鼠标悬浮显示二级菜单效果的jquery实现
- AJAX获取服务器当前时间及时间格式输出处理
- 定时自动备份IIS的WWW日志的vbs脚本
- 大数据时代的数据库选择:SQL还是NoSQL?
- Oracle中的游标和函数详解
- jQuery计算textarea中文字数(剩余个数)的小程序
- 用jQuery实现的智能隐藏、滑动效果的返回顶部代码
- javascript 连连看代码出炉
- java中处理socket通信过程中粘包的情况
- 详解Linux系统如何防止TCP洪水攻击
- java实现递归文件列表的方法