pandas 读取arff

pandas可以使用两种方法来读取arff文件，一种是使用scipy库的loadarff函数，另一种是使用pandas的read_csv函数。使用scipy库的loadarff函数可以直接加载arff文件，并将其转换为pandas DataFrame对象。代码示例如下：

from scipy.io import arff
import pandas as pd

data, _ = arff.loadarff("adult_census_19210979.arff")
df = pd.DataFrame(data)

另一种方法是使用pandas的read_csv函数，首先使用open函数打开arff文件，并按行读取文件内容。然后使用循环将"@attribute"行的内容作为列名添加到header列表中，直到遇到"@data"行停止。最后使用read_csv函数读取文件的剩余内容并将其转换为DataFrame对象，同时将header列表作为列名传递给DataFrame。代码示例如下：

import pandas as pd

with open("adult_census_19210979.arff", encoding="utf-8") as f:
    header = []
    for line in f:
        if line.startswith("@attribute"):
            header.append(line.split()[1])
        elif line.startswith("@data"):
            break

df = pd.read_csv(f, header=None)
df.columns = header

以上两种方法都可以读取arff文件并将其转换为pandas DataFrame对象。根据你的具体需求，你可以选择其中一种方法进行使用。