Python几种常用的数据导入方法

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。：

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。

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。

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)

4、读取excel数据文件格式必须是.xls

import pandas as pd

path=r'C:\Users\Desktop\高\数据.xls'#参数初始化

data=pd.read_excel(path)#读取数据

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