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。：

from csv importreaderimport numpy as npfilename=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 importloadtxtfilename=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_csvfilename=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，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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