python导入外部csv
时间: 2023-10-13 20:29:19 浏览: 48
可以使用Python中的CSV模块来导入外部CSV文件。以下是一个简单的例子,展示如何导入一个名为“data.csv”的CSV文件:
```python
import csv
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
for row in reader:
print(', '.join(row))
```
在这个例子中,我们使用`open()`函数打开CSV文件,并将其作为参数传递给`csv.reader()`函数。`delimiter`参数指定CSV文件中使用的分隔符,`quotechar`参数指定CSV文件中使用的引用字符。
通过遍历`reader`对象,我们可以逐行读取CSV文件中的数据。在本例中,我们将每行数据作为一个列表打印出来。
请注意,当使用`open()`函数打开CSV文件时,需要将`newline`参数设置为`''`,以避免在读取CSV文件时产生额外的空行。
相关问题
python导入外部表格
要在Python中导入外部表格,可以使用pandas库。这个库提供了一个名为read_excel或read_csv的函数,可以从Excel或CSV文件中读取数据。以下是一个示例:
1. 导入pandas库
``` python
import pandas as pd
```
2. 使用read_excel或read_csv函数读取文件
``` python
df = pd.read_excel('filename.xlsx') # 读取Excel文件
df = pd.read_csv('filename.csv') # 读取CSV文件
```
3. 使用DataFrame对象处理数据
``` python
# 输出表格的前5行
print(df.head())
# 访问特定的行和列
print(df.loc[0, 'column_name'])
# 更新特定的单元格
df.loc[0, 'column_name'] = 'new_value'
# 保存更新后的文件
df.to_excel('new_filename.xlsx', index=False) # 保存到Excel文件
df.to_csv('new_filename.csv', index=False) # 保存到CSV文件
```
注意事项:
1. 请确保文件路径正确,并且文件格式与使用的函数相匹配。
2. 如果文件中包含非ASCII字符,可能需要指定编码方式。例如:
``` python
df = pd.read_csv('filename.csv', encoding='utf-8')
```
scikit-learn 导入外部csv数据集
可以使用 pandas 库来导入外部的 CSV 数据集,然后使用 sklearn 中的函数进行数据预处理和建模。
以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('path/to/your/csv/file.csv')
# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
```
其中,`path/to/your/csv/file.csv` 是你的 CSV 文件路径,`X` 是特征矩阵,`y` 是标签向量,`train_test_split` 函数用于将数据集按比例划分为训练集和测试集,`StandardScaler` 类用于特征缩放。