python导入csvtxt文件
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这三种方法中最后一种最简单不过花费时间比较长一点第一种最麻烦不过用时最短
python导入 csvtxt文件
1. 导入 csv文件
### python导入csv文件的三种方法 ```python #原始的方式 lines = [line.split(',') for line in open('iris.csv')] df = [[float(x) for x in line[:4]] for line in lines[1:]] #使用numpy包 import numpy as np lines = np.loadtxt('iris.csv',delimiter=',',dtype='str') df = lines[1:,:4].astype('float') #使用pandas包 import pandas as pd df = pd.read_csv('iris.csv') df=df.ix[:,:4]
这三种方法中最后一种最简单，不过花费时间比较长一点，第一种最麻烦，不过用时最短。这个可以通过ipython中的magic函数%%timeit来看。
2. 导入 txt文件
数据：
将数据转DataFrame格式，代码如下：
def read_file(path,is_test=False): fp = open(path,encoding='utf-8') dataset = [] for line in fp.readlines(): line = line.strip().split('\t') if is_test: line.append('-1') dataset.append(line) data = pd.DataFrame(dataset) data.columns = ['prefix','query_prediction','title','tag','label'] return data
参考文献： 【1】
python导入 csvtxt文件
1. 导入 csv文件
### python导入csv文件的三种方法 ```python #原始的方式 lines = [line.split(',') for line in open('iris.csv')] df = [[float(x) for x in line[:4]] for line in lines[1:]] #使用numpy包 import numpy as np lines = np.loadtxt('iris.csv',delimiter=',',dtype='str') df = lines[1:,:4].astype('float') #使用pandas包 import pandas as pd df = pd.read_csv('iris.csv') df=df.ix[:,:4]
这三种方法中最后一种最简单，不过花费时间比较长一点，第一种最麻烦，不过用时最短。这个可以通过ipython中的magic函数%%timeit来看。
2. 导入 txt文件
数据：
将数据转DataFrame格式，代码如下：
def read_file(path,is_test=False): fp = open(path,encoding='utf-8') dataset = [] for line in fp.readlines(): line = line.strip().split('\t') if is_test: line.append('-1') dataset.append(line) data = pd.DataFrame(dataset) data.columns = ['prefix','query_prediction','title','tag','label'] return data
参考文献： 【1】