python如何引入数据集

1、通过标准的Python库导入CSV文件：

Python 为 CSV 文件提供了一个标准的类库。该库中的 reader() 函数用于导入 CSV 文件。读入 CSV 文件后，数据可用于生成 NumPy 数组，用于训练算法模型。 ：

from csv importreader
import numpy as np
filename=input("请输入文件名： ")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
    readers=reader(raw_data,delimiter=',')
    x=list(readers)
    data=np.array(x)
    print(data)
    print(data.shape)

2、通过NumPy导入CSV文件

也可以使用 NumPy 的 loadtxt() 函数导入数据。用这个函数处理的数据没有头，所有的数据结构都是一样的，也就是数据类型是一样的。

from numpy importloadtxt
filename=input("文件名：")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
    data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
    print(data)

3、通过Pandas导入CSV文件

要通过 Pandas 导入 CSV 文件，请使用 pandas.read_csv() 函数。该函数的返回值是一个DataFrame，可以在下一步中轻松处理。建议在实际操作中使用此方法。

在机器学习项目中，Pandas 常用于数据清洗和数据准备。

from pandas importread_csv
filename=input("文件名：")
f=open(filename,encoding='UTF-8')
names=['作业日期','ηCO','ηH2','TF(℃)','TC(℃)','mass','送风流量']
data=read_csv(f,names=names)
print(data)