主要介绍python中导入csv格式数据的三种方法：
1.采用标准Python类库导入数据
2.采用Numpy导入数据
3.采用Pandas导入数据
数据导入
1.采用标准Python类库导入数据
Python提供了一个标准类库CSV，用来处理CSV文件。这个类库中的reader()函数用来读
入CSV文件
from csv import readerimport numpy as np #使用标准的Python类库导入csv数据filename = 'pima_data.csv'with open(filename,'rt') as raw_data:readers = reader(raw_data,delimiter=',')x = list(readers)data = np.array(x).astype('float')print(data.shape)
2.采用NumPy导入数据
也可以使用Numpy的loadtxt()函数导入数据。使用这个函数处理的数据没有文件头，并且所有的数据结构是一样的，也就是说，数据类型是一样的。代码如下:
from numpy import loadtxt#使用NumPy导入csv数据filename = 'pima_data.csv'with open(filename,'rt') as raw_data:data = loadtxt(raw_data,delimiter=',')print(data.shape)
3.采用Pandas导入数据
通过Pandas来导入csv文件要使用pandas.read_csv()函数.这个函数的返回值是DataFrame,可以很方便的进行下一步处理。
from pandas import read_csv#使用Pandas导入csv数据filename = 'pima_data.csv'names = ['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']data = read_csv(filename,names = names)print(data.shape)
上面就是导入csv数据的三种方法，绝大多数时候应该是可以跑通的，我在例子中用的是
机器学习印第安人糖尿病的数据集，大家可以灵活自由更换，填写csv文件地址就可以了，感谢观看。
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