这篇文章主要介绍了Python 中导入csv数据的三种方法,内容比较简单，非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下小编收集的文章介绍。
Python 中导入csv数据的三种方法，具体内容如下所示：
1、通过标准的Python库导入CSV文件：
Python提供了一个标准的类库CSV文件。这个类库中的reader()函数用来导入CSV文件。当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个NumPy数组，用来训练算法模型。：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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。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都是一样的，也就是说，数据类型是一样的。
1 2 3 4 5 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
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的处理，实际操作过程中推荐使用这种方法。
在机器学习的项目中，经常利用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。
1 2 3 4 5 6 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)
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 中导入csv数据的三种方法,希望对大家有所帮助。
