data_train = pd.read_csv('books_train.csv') data_test = pd.read_csv('books_test.csv') data = data_train.append(data_test,ignore_index=True)
时间: 2023-09-14 11:10:10 浏览: 37
这段代码的作用是将两个 CSV 文件中的数据合并为一个数据集,并忽略原始数据中的索引。其中,第一行代码读取了名为 "books_train.csv" 的 CSV 文件中的数据,第二行代码读取了名为 "books_test.csv" 的 CSV 文件中的数据。第三行代码将这两个数据集合并为一个名为 "data" 的数据集,并且忽略原始数据中的索引,使得合并后的数据集中的索引是连续的。
相关问题
data_train = pd.read_csv
data_train = pd.read_csv('train.csv')是一种读取csv文件的操作,通过这个操作可以将csv文件中的数据加载为一个DataFrame对象。根据引用,可以使用train = pd.read_csv('F:\\pythonProject3\\data\\data\\train.csv')来指定数据集路径来读取文件。根据引用,也可以使用Train_data=pd.read_csv('train.csv')来载入之前的train.csv文件。另外,根据引用,如果数据集与脚本不在同一个文件夹下但在上一级文件夹,可以使用train = pd.read_csv('..\\train.csv')的方式来读取文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pd.read_csv读取文件路径出现的问题](https://blog.csdn.net/weixin_43755104/article/details/121289084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [组队学习之Task1:数据加载及探索性数据分析](https://blog.csdn.net/qq_38694228/article/details/108073037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
df_table_all = pd.read_csv
df_table_all = pd.read_csv是一个用于读取CSV文件的函数,它是pandas库中的一个方法。通过这个函数,我们可以将CSV文件中的数据读取到一个DataFrame对象中,以便进行后续的数据处理和分析。
在使用这个函数时,需要传入CSV文件的路径作为参数,例如:
df_table_all = pd.read_csv("data.csv")
这样就可以将名为"data.csv"的CSV文件中的数据读取到df_table_all这个DataFrame对象中了。