dataset = pandas.read_csv('D:/Ametro_data.xlsx', usecols=[1], engine='python')

这段代码在读取一个名为"Ametro_data.xlsx"的Excel文件中的第2列数据，并将其存储为Pandas dataframe对象中的一个列。engine='python' 表示使用Python解析引擎来读取Excel文件。usecols=[1]表示只读取第2列数据，这样可以避免读取不必要的数据，提高读取效率。

相关问题

# 定义数据集路径 data_dir = '/path/to/dataset' def extract_features(file_path): # 读取音频文件 signal, sr = librosa.load(file_path, sr=22050) file_path = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13) mfccs = np.mean(mfccs.T, axis=0) return mfccs # 加载数据集 data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv')) 这段代码中如何加载数据集

这段代码中使用了 pandas 库中的 read_csv() 方法读取名为 'data.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 data 的 pandas DataFrame 中。其中 os.path.join() 方法用于连接文件路径，data_dir 是指数据集所在的文件夹路径，'data.csv' 是指数据集的文件名。

读取数据集的代码示例：

import pandas as pd
import os

# 定义数据集路径
data_dir = '/path/to/dataset'

# 加载数据集
data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv'))

# 查看数据集的前几行
print(data.head())

其中，'/path/to/dataset' 是指数据集所在的文件夹路径，'data.csv' 是指数据集的文件名。读取数据集后，可以使用 pandas DataFrame 中的方法对数据进行处理、分析和可视化等操作。

adult_data = pd.read_csv('dataset/adult.data', header=None, names=headers, sep=',\s', na_values=["?"], engine='python')

这段代码使用 Pandas 库中的 `read_csv` 函数读取了一个名为 `adult.data` 的 CSV 文件，并将其转换为一个 Pandas DataFrame 对象。其中，`header=None` 表示该 CSV 文件没有列名，而 `names=headers` 则指定了 DataFrame 的列名，`sep=',\s'` 表示该 CSV 文件使用逗号和空格作为分隔符，`na_values=["?"]` 指定了将问号（?）视为缺失值，`engine='python'` 则表示使用 Python 解析引擎来解析该 CSV 文件。