Python 中導入csv數據的三種方法，具體內容如下所示：

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。：

from csv importreaderimport numpy as npfilename=input("請輸入文件名： ")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。

from numpy importloadtxtfilename=input("文件名：")withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_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。

from pandas importread_csvfilename=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)

總結

以上所述是小編給大家介紹的Python 中導入csv數據的三種方法,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對武林站長站網站的支持！
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