python導入數據的幾種方法

以下是在我學習過程中常用的兩種導入數據的方式

方法一：

c = open('ML2017Data/testTarget.csv',"r")
file = csv.reader(c)
data_set = []
for line in file:
    data_set.append(line)
data_set = np.array(data_set)
c.close()

上面程序的效果是將csv文件中的文本按行打印，每一行的元素都是以逗號分隔符’,’分隔得來。line里邊的數據類型是string類型。

把string 數據轉化成float型

c = open('ml-latest-small/ratings.csv','r')
file = csv.reader(c)
data_set = []
for line in file:       
        #skip the frist line        
        if file.line_num == 1:
                continue
        #change the string to float
        line = list(map(float, line))
        data_set.append(line)
c.close()

方法二：用numpy讀取文件，首先要導入numpy包

import numpy as np

　　

trainInput_cvs = np.loadtxt('ML2017Data/trainInput.csv',dtype='str')
trainInput = trainInput_cvs.astype('float')

這種方法返回的是一個array類型的數據

 

方法三： 用pandas 讀取數據

import pandas as pd

ratings = pd.read_csv('ml-latest-small/ratings.csv')
#change the string to float
dataset = ratings.values