Python에서 CSV 파일을 읽는 방법 및 기술
CSV 모듈 또는 Pandas를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽습니다. CSV 모듈은 기본 인터페이스를 제공하는 반면 Pandas는 고급 기능을 제공합니다. 팁에는 스니퍼를 사용하여 구분 기호 확인, 구분 기호 지정, 누락된 값 처리 및 청크 단위로 읽기가 포함됩니다. 실제 사례: 온도 데이터를 읽고 차트를 그리며 CSV 파일을 처리하는 Python의 강력한 기능을 보여줍니다.
Python으로 CSV 파일을 읽는 방법 및 기법
개요
CSV(쉼표로 구분된 값) 파일은 데이터가 한 줄로 구성되어 있으며 각 줄은 쉼표로 구분된 구조화된 텍스트 파일입니다. 필드로 구성됩니다. Python에서는 CSV 파일을 읽는 여러 가지 방법이 있습니다.
CSV 모듈 사용
CSV 모듈은 CSV 파일을 읽고 쓸 수 있는 편리한 인터페이스를 제공합니다. 다음은 csv
모듈을 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽는 간단한 예입니다. csv
模块从CSV文件读取数据的简单示例:
import csv with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row)
使用Pandas
Pandas是一个用于数据操作和分析的强大库。它提供了更高级的CSV文件处理功能,例如:
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.head()) # 显示数据的前五行
实战案例:读取气温数据
以下是一个使用Python读取CSV文件并分析气温数据的实战案例:
import csv # 从CSV文件读取气温数据 with open('temp_data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) # 创建日期和气温列表 dates = [row[0] for row in data[1:]] temps = [float(row[1]) for row in data[1:]] # 绘制气温随时间的变化图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(dates, temps) plt.xlabel('日期') plt.ylabel('气温') plt.title('气温变化图') plt.show()
技巧
-
使用Sniffer确定分隔符:csv模块中的
Sniffer
类可以检测文件中的分隔符。 -
指定分隔符:可以使用
delimiter
参数指定CSV文件的分隔符,以避免错误。 -
处理缺失值:如果CSV文件中包含缺失值,可以使用
na_values
参数来指定它们的处理方式。 -
按块读取:使用
chunksize
rrreee
스니퍼
클래스는 파일에서 구분 기호를 감지할 수 있습니다. 🎜구분 기호
매개변수를 사용하여 오류를 방지하기 위해 CSV 파일의 구분 기호를 지정할 수 있습니다. 🎜na_values
매개변수를 사용하여 처리 방법을 지정할 수 있습니다. 🎜chunksize
매개변수를 사용하면 대용량 CSV 파일을 청크로 읽어 메모리를 절약할 수 있습니다. 🎜🎜위 내용은 Python에서 CSV 파일을 읽는 방법 및 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

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Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
