Python에서 목록으로 CSV 데이터 가져오기
현재 작업은 CSV 파일의 데이터를 튜플 목록으로 가져오는 것입니다. CSV 파일은 일반적으로 쉼표(,)로 구분된 데이터 행으로 구성됩니다. 이 경우 각 행은 문자열과 범주라는 두 가지 요소가 있는 데이터 요소를 나타냅니다. 원하는 출력은 튜플 목록이며, 각 튜플에는 CSV 파일의 각 행에 대한 문자열과 범주가 포함되어 있습니다.
Python에서 이 작업을 수행하려면 널리 사용되는 csv 모듈을 활용할 수 있습니다. 다음 단계를 고려하십시오.
- CSV 파일 열기: open() 함수를 사용하여 읽을 수 있도록 CSV 파일을 엽니다. 줄이 없도록 newline=''이 지정되었는지 확인하세요. 종료 문제.
- CSV 리더 개체 만들기: 열린 파일을 인수로 사용하여 csv.reader 개체 인스턴스화 판독기 객체를 초기화합니다.
- 행을 목록으로 읽기: 판독기 객체의 read() 메서드를 사용하여 데이터의 각 행을 목록으로 읽어옵니다. 각 행은 값 목록으로, 첫 번째 값은 문자열을 나타내고 두 번째 값은 범주를 나타냅니다.
- 목록 목록을 튜플 목록으로 변환: 목록 대신 튜플 목록을 사용하려면 목록 이해 또는 zip() 함수를 사용하여 이를 달성할 수 있습니다. 변환.
다음은 예시 코드 조각입니다.
import csv with open('file.csv', newline='') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) print(data) # [ # ['This is the first line', 'Line1'], # ['This is the second line', 'Line2'], # ['This is the third line', 'Line3'] # ]
이 코드는 원하는 출력 형식을 충족하면서 CSV 데이터를 튜플 목록으로 효과적으로 가져옵니다.
위 내용은 Python의 튜플 목록으로 CSV 데이터를 어떻게 가져올 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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