这篇教程利用python进行数据加载写得很实用,希望能帮到您。 前言最近参加了datawhale的组队学习活动,在组队学习动员下,开始通过强迫自己输出来实现更好的输入与处理,6-15开始自己的第一次文章发布,我会把自己这个真的很小白遇到的问题写出来,希望能给屏幕前小白的你带来帮助。 工作中大量繁琐的自动化,把以前在学校摸过的python重新捡起来,不成体系的、拼图一样把需要的工作搭建起来,工作暂时是可用上了,每天节省了至少3个小时的数据处理工作,手里拿着python这个锤子,看什么都像钉子。 首先,你要先学会安装软件,anaconda软件,安装成功后,你点击jupyter notebook打开代码框。 现在可以开始尝试做数据分析了。 一、数据加载1.1 载入数据数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 1.1.1 导入包导入numpy和pandas import pandas as pdimport numpy as np 如果出错了,需要注意大小写、有没有单词写错了 1.1.2 载入数据(1) 使用相对路径载入数据 (2) 使用绝对路径载入数据 df = pd.read_csv('train.csv')df.head(3) df = pd.read_csv('/Users/Documents/train.csv')df.head(3) 注意绝对路径的 “ / ” 方向不要错。 1.1.3 大文件时要分块读取每1000行为一个数据模块,逐块读取 chunker = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1000) 1.1.4对着整个表修改列名:将表头改成中文,索引改为乘客ID ,要注意的是,要记得把名字跟列一一对上,数量对上、顺序对上 PassengerId => 乘客ID Survived => 是否幸存 Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位) Name => 乘客姓名 Sex => 性别 Age => 年龄 SibSp => 堂兄弟/妹个数 Parch => 父母与小孩个数 Ticket => 船票信息 Fare => 票价 Cabin => 客舱 Embarked => 登船港口
df = pd.read_csv('train.csv', names=['乘客ID','是否幸存','仓位等级','姓名','性别','年龄','兄弟姐妹个数','父母子女个数','船票信息','票价','客舱','登船港口'],index_col='乘客ID',header=0)df.head() 1.2 初步观察导入数据后,我们可以对数据的整体结构和样例进行概览,比如说,数据大小、有多少列,各列都是什么格式的,是否包含null等。info 后面加()跟不加()会 有不同的内容。 如想在python的查看数据,可以用head 判断数据是否为空,为空的地方返回True,其余地方返回False 1.3 保存数据在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv,如不希望表格自带index,可以加入index=false df.to_csv('train_chinese.csv',index=flase) 到此这篇关于利用python进行数据加载的文章就介绍到这了,更多相关python数据加载内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net! Python编解码问题及文本文件处理方法详解 Python机器学习之底层实现KNN |