So lesen Sie einen Datensatz in Python: Verwenden Sie Pandas, um mit pd.read_csv(), pd.read_excel() oder pd.read_json() in eine Datentabelle einzulesen. Verwenden Sie NumPy, um mehrdimensionale Arrays mit np.genfromtxt() einzulesen. Verwenden Sie scikit-learn, um Standarddatensätze mit datasets.load_digits() oder datasets.load_iris() zu laden. Andere Methoden umfassen die Verwendung der CSV- und JSON-Module von Python sowie von Bibliotheken von Drittanbietern wie xlrd.
So liest man einen Datensatz in Python
Beim maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft ist das Lesen und Verarbeiten von Datensätzen von entscheidender Bedeutung. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Funktionen, die diesen Prozess einfach und effizient machen.
1. Verwendung von Pandas
Die Pandas-Bibliothek bietet leistungsstarke Methoden zum Lesen und Bearbeiten von Datentabellen. Um einen Datensatz mit Pandas zu lesen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
<code class="python">import pandas as pd
# 从 CSV 文件读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 从 Excel 文件读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 从 JSON 文件读取数据集
df = pd.read_json('data.json')</code>2. Verwenden von NumPy
Die NumPy-Bibliothek bietet Methoden zum Lesen und Bearbeiten mehrdimensionaler Arrays. Um einen Datensatz mit NumPy zu lesen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
<code class="python">import numpy as np
# 从 CSV 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
# 从 Excel 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.xlsx', delimiter=',', skip_header=1)</code>3. Verwenden von scikit-learn
Die scikit-learn-Bibliothek bietet praktische Methoden zum Lesen und Laden verschiedener Datensätze. Um einen Datensatz mit scikit-learn zu laden, verwenden Sie die folgenden Schritte:
<code class="python">from sklearn import datasets # 加载内置数据集 digits = datasets.load_digits() # 加载第三方数据集 iris = datasets.load_iris()</code>
4. Andere Methoden
Neben den oben genannten Bibliotheken gibt es noch andere Möglichkeiten, den Datensatz zu lesen, wie zum Beispiel:
Wählen Sie die entsprechende Methode
Welche Eine zur Auswahl Die zum Lesen eines Datensatzes verwendete Methode hängt vom Format, der Größe und den erforderlichen Vorgängen des Datensatzes ab. Wenn Sie mit Datentabellen arbeiten müssen, ist Pandas eine gute Wahl. Wenn Sie mit mehrdimensionalen Arrays arbeiten müssen, kann NumPy Ihre Anforderungen erfüllen. scikit-learn eignet sich hervorragend zum Laden von Standarddatensätzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lesen Sie einen Datensatz in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
