So lesen Sie Daten in Python

Das Lesen von Daten kann unsere Arbeit erleichtern. Es gibt viele gängige Möglichkeiten, Daten in Python zu lesen.

Verwenden Sie das Modul read_csv in Pandas, um die Daten direkt zu lesen. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

data = pd.read_csv('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt',header = None)

Im obigen Code ist der erste Teil von read_csv der Pfad, in dem der Datensatz gespeichert wird. Der folgende Header ist sehr wichtig Ich denke oft, dass der Header fehlt, die Gesamtdatenmenge wird um 1 reduziert, weil die fehlende Datenzeile zum Spaltenindex im DataFrame wird.

Es gibt auch eine traditionellere Methode, die darin besteht, die Datei direkt mit „Öffnen“ zu öffnen und zuerst die Informationen in der Datei herauszunehmen, egal wie sie aussehen, sie zuerst herauszunehmen und dann zu entscheiden Was Sie damit machen möchten, verarbeiten Sie einfach die extrahierten Variablen.

f= open('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt','rb')
 
dataset = pickle.load(f)
#这种方法适用于自己存取自己的数据，有时候在读取别人的数据的时候是不行的，因为别人存数据的方式不一定是用pickle.dump的方
##式存数据的。
 
f = open('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt')
 
'''
注意这里的open后面最好不要加上其他的读取方式，不需要‘rb’之类的读取方式。因为在后续的数据处理中可能还需要将二进制的数
据转换成自己想要的个数。 
'''
 
lines = f.readlines()
 
'''
 
现在lines中已经包含了所有的数据信息，我们想要得到的数据格式都可以基于lines做处理。如我读出的iris数据格式是一个列表的形
式，使用len(lines)得到列表中元素的个数是151，打印出lines,可以看到lines中每个元素都是一个字符串，并且每个字符串后面都
有'\n'的换行字符，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')#将每行的'\n'脱去

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