dataFrame = pd.read_table('pima-indians-diabetes.data', sep =',', header = None)
时间: 2023-12-31 20:04:33 浏览: 133
这段代码使用 pandas 库中的 read_table 函数读取名为 "pima-indians-diabetes.data" 的数据文件,文件中每一行都是以逗号为分隔符的数据,因此使用 sep 参数指定分隔符为逗号。header 参数指定数据文件中没有列名,因此将其设置为 None。读取完成后,将数据存储在一个名为 dataFrame 的 pandas 数据框中。
相关问题
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。
data=pd.read_table('D:\PythonKS\超市购买记录.txt',engine='python',sep='、',encoding = 'UTF—8',header=None)是什么意思,如何正确修改代码使之读入TXT数据
这行代码是用于读取一个以“、”为分隔符的UTF-8编码的txt文件,并将其存储为一个名为data的DataFrame对象。具体来说,read_table函数是Pandas库中的一个函数,用于从文本文件中读取数据并将其存储为DataFrame对象。
正确修改代码以读入TXT数据的方法取决于你的txt数据的分隔符和编码方式。如果你的txt数据是以制表符(\t)为分隔符并使用UTF-8编码,你可以使用以下代码:
```
data = pd.read_table('D:\PythonKS\超市购买记录.txt', sep='\t', encoding='UTF-8', header=None)
```
如果你的txt数据是以逗号为分隔符并使用GB2312编码,你可以使用以下代码:
```
data = pd.read_csv('D:\PythonKS\超市购买记录.txt', sep=',', encoding='GB2312', header=None)
```
请注意,read_csv函数也可以读取以制表符为分隔符的txt文件。
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