Comment lire un ensemble de données en python

Comment lire un ensemble de données en Python : utilisez Pandas pour lire dans une table de données en utilisant pd.read_csv(), pd.read_excel() ou pd.read_json(). Utilisez NumPy pour lire des tableaux multidimensionnels à l'aide de np.genfromtxt(). Utilisez scikit-learn pour charger des ensembles de données standard à l'aide de datasets.load_digits() ou datasets.load_iris(). D'autres méthodes incluent l'utilisation des modules csv et json de Python et des bibliothèques tierces telles que xlrd.

Comment lire un ensemble de données en Python

En apprentissage automatique et en science des données, la lecture et le traitement des ensembles de données sont cruciaux. Python fournit une variété de bibliothèques et de fonctions qui rendent ce processus simple et efficace.

1. Utiliser Pandas

La bibliothèque Pandas fournit des méthodes puissantes pour lire et manipuler des tableaux de données. Pour lire un ensemble de données à l'aide de Pandas, suivez les étapes suivantes :

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')

2. Utilisation de NumPy

La bibliothèque NumPy fournit des méthodes pour lire et manipuler des tableaux multidimensionnels. Pour lire un ensemble de données à l'aide de NumPy, suivez les étapes suivantes :

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)

3. Utilisation de scikit-learn

La bibliothèque scikit-learn fournit des méthodes pratiques pour lire et charger divers ensembles de données. Pour charger un ensemble de données à l'aide de scikit-learn, suivez les étapes suivantes :

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()

4 Autres méthodes

En plus des bibliothèques ci-dessus, il existe d'autres façons de lire l'ensemble de données, telles que :

• Utilisez l'ensemble de données intégré. Module Python csv (pour les fichiers CSV)
• Utilisez le module Python json intégré (pour les fichiers JSON)
• Utilisez une bibliothèque tierce comme xlrd (pour les fichiers Excel)

Choisissez la méthode appropriée

Laquelle un choix La méthode utilisée pour lire un ensemble de données dépend du format, de la taille et des opérations requises de l'ensemble de données. Si vous devez travailler avec des tableaux de données, Pandas est un bon choix. Si vous devez travailler avec des tableaux multidimensionnels, NumPy peut répondre à vos besoins. scikit-learn est idéal pour charger des ensembles de données standard.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!