Python에서 데이터 세트를 읽는 방법

Python에서 데이터 세트를 읽는 방법: Pandas를 사용하여 pd.read_csv(), pd.read_excel() 또는 pd.read_json()을 사용하여 데이터 테이블을 읽습니다. np.genfromtxt()를 사용하여 다차원 배열을 읽으려면 NumPy를 사용하세요. Datasets.load_digits() 또는 Datasets.load_iris()를 사용하여 표준 데이터세트를 로드하려면 scikit-learn을 사용하세요. 다른 방법으로는 Python의 csv 및 json 모듈과 xlrd와 같은 타사 라이브러리를 사용하는 것이 있습니다.

Python에서 데이터 세트를 읽는 방법

기계 학습과 데이터 과학에서는 데이터 세트를 읽고 처리하는 것이 중요합니다. Python은 이 프로세스를 간단하고 효율적으로 만드는 다양한 라이브러리와 기능을 제공합니다.

1. Pandas 사용

Pandas 라이브러리는 데이터 테이블을 읽고 조작하는 강력한 방법을 제공합니다. Pandas를 사용하여 데이터 세트를 읽으려면 다음 단계를 따르세요.

<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. NumPy 사용

NumPy 라이브러리는 다차원 배열을 읽고 조작하는 방법을 제공합니다. NumPy를 사용하여 데이터세트를 읽으려면 다음 단계를 따르세요.

<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. scikit-learn 사용

scikit-learn 라이브러리는 다양한 데이터세트를 읽고 로드하는 편리한 방법을 제공합니다. scikit-learn을 사용하여 데이터세트를 로드하려면 다음 단계를 사용하세요.

<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. 기타 방법

위 라이브러리 외에도 다음과 같이 데이터세트를 읽는 다른 방법이 있습니다. Python csv 모듈(CSV 파일용)

내장된 Python json 모듈 사용(JSON 파일용)
• xlrd와 같은 타사 라이브러리 사용(Excel 파일용)
• 적절한 방법 선택

어느 것입니까? 데이터 세트를 읽는 데 사용되는 방법은 데이터 세트의 형식, 크기 및 필요한 작업에 따라 다릅니다. 데이터 테이블로 작업해야 한다면 Pandas가 좋은 선택입니다. 다차원 배열로 작업해야 하는 경우 NumPy가 귀하의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. scikit-learn은 표준 데이터 세트를 로드하는 데 적합합니다.

위 내용은 Python에서 데이터 세트를 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!