1、通過標準的Python庫導入CSV文件

Python提供了一個標準的類庫CSV文件。這個類庫中的reader()函數用來導入CSV文件。當CSV文件被讀入后，可以利用這些數據生成一個NumPy數組，用來訓練算法模型。

fromcsvimportreader

importnumpyasnp

filename=input("請輸入文件名：")

withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')asraw_data:

readers=reader(raw_data,delimiter=',')

x=list(readers)

data=np.array(x)

print(data)

print(data.shape)

2、通過NumPy導入CSV文件

也可以使用NumPy的loadtxt()函數導入數據。使用這個函數處理的數據沒有文件頭，并且所有的數據結構都是一樣的，也就是說，數據類型是一樣的。

fromnumpyimportloadtxt

filename=input("文件名：")

withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')asraw_data:

data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')

print(data)

3、通過Pandas導入CSV文件

通過Pandas來導入CSV文件要使用pandas.read_csv()函數。這個函數的返回值是DataFrame，可以很方便的進行下一步的處理，實際操作過程中推薦使用這種方法。

在機器學習的項目中，經常利用Pandas來做數據清洗與數據準備工作。

frompandasimportread_csv

filename=input("文件名：")

f=open(filename,encoding='UTF-8')

names=['作業日期','ηCO','ηH2','TF(℃)','TC(℃)','mass','送風流量']

data=read_csv(f,names=names)

print(data)

以上內容為大家介紹了python培訓之如何導入csv，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。