写一个Python脚本，实现如下功能: 从本地磁盘加载一个csv格式数据集到Pandas DataFrame确保数据集中的数据都是数字类型，如果是字符串类型则转成数字类型，并将转换映射保存在字典中供后面使用 检查数据集中是否存在缺失值，如果记录中只有一个缺失值则处理缺失值，如果有多于一个缺失值则产出该条记录 将数据集拆分为训练集和验证集

很高兴为您解答！这是一个示例Python脚本，可以实现上述功能：import pandas as pd# 从本地磁盘加载一个csv格式数据集
data = pd.read_csv("data.csv")# 确保数据集中的数据都是数字类型，如果是字符串类型则转成数字类型，并将转换映射保存在字典中供后面使用
str_to_num_map = {}
for col in data.columns:
if data[col].dtype == 'object':
unique_values = data[col].unique()
num_values = list(range(len(unique_values)))
str_to_num_map[col] = dict(zip(unique_values, num_values))
data[col] = data[col].map(str_to_num_map[col])# 检查数据集中是否存在缺失值，如果记录中只有一个缺失值则处理缺失值，如果有多于一个缺失值则产出该条记录
data = data.dropna(thresh=len(data.columns)-1)# 将数据集拆分为训练集和验证集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
val_data = data.drop(train_data.index)

相关问题

python37csv数据整理

### 如何使用 Python 3.7 和 Pandas 处理 CSV 文件

#### 导入必要的库
为了有效地处理CSV文件，首先需要导入`pandas`库。如果尚未安装此库，则可以通过pip命令来完成安装。

pip install pandas

接着，在Python脚本中引入该库：

import pandas as pd

#### 加载CSV文件至 DataFrame
利用 `read_csv()` 函数可以从本地磁盘加载CSV文件并转换成DataFrame对象。对于简单的CSV文件而言，默认设置通常已经足够好用了[^1]。

df = pd.read_csv('example.csv')

当面对更复杂的场景时——比如自定义分隔符、跳过某些行或是指定编码方式等情况下，可以传递额外的关键字参数给这个函数以适应特定的需求。例如，假设有一个用制表符作为字段间分隔符的文件，并且希望忽略前两行注释信息的话，那么应该这样调用它:

df = pd.read_csv('tab_separated_values.tsv', sep='\t', skiprows=2)

#### 获取列名列表
一旦有了DataFrame之后，就可以很方便地提取其结构化信息了。要获得所有的列名称组成的数组形式的数据，只需访问`.columns`属性即可[^3]:

column_names = df.columns.values.tolist()
print(column_names)

这会打印出一个包含所有列标签字符串表示法在内的列表。

#### 解决 KeyError 错误
有时可能会遇到试图访问不存在于当前表格中的键而导致抛出异常的情况。为了避免这种情况发生，建议先确认目标索引确实存在于数据集中再尝试读取相应的内容。一种方法是通过成员资格测试(`in`)运算符来进行验证；另一种则是采用安全的方式去获取值，即使用 `.get()` 方法代替直接下标寻址语法[^2]。

if 'desired_column' in df.columns:
    data_of_interest = df['desired_column']
else:
    print("The specified column does not exist.")
    
# 或者使用 .get() 方法
data_of_interest = df.get('desired_column', default_value_if_not_found)

#### 遍历多个CSV文件并将它们汇总在一起
如果有许多相似格式的小型CSV文档分布在同一个目录里边，想要把它们合并起来形成更大的集合也是可行的。下面给出了一种实现思路：遍历整个文件夹下的每一个子项，判断是不是CSV类型，若是则追加到最终的结果集当中去[^5]。

from pathlib import Path

path_to_dir_with_files = './some_directory'
all_dataframes = []

for file_path in Path(path_to_dir_with_files).glob('*.csv'):
    temp_df = pd.read_csv(file_path)
    all_dataframes.append(temp_df)

combined_dataframe = pd.concat(all_dataframes, ignore_index=True)

上述代码片段展示了怎样一次性收集多份资料并组合成为一个单独的大规模记录集的过程。

csv数据读取怎么理解

### 如何在Python中使用Pandas读取CSV文件

为了在Python中读取CSV文件，`pandas`库提供了非常便捷的功能。通过`read_csv()`方法可以从本地路径或网络URL加载CSV数据至DataFrame对象。

#### 使用`read_csv`读取网络上的CSV文件
当目标CSV位于互联网上时，只需提供完整的HTTP/HTTPS链接作为参数传递给`read_csv`函数即可完成操作[^1]：

import pandas as pd

url = "https://example.com/data.csv"
df_network = pd.read_csv(url)
print(df_network.head())

此段代码实现了从指定网址下载并解析CSV内容为内存中的表格结构，方便后续的数据处理分析工作。

#### 从本地磁盘读取单个CSV文件
对于存储于计算机硬盘驱动器内的CSV文档，则应指明确切的文件位置字符串给`read_csv`调用[^2]:

import pandas as pd

file_path = 'local/path/to/example.csv'
df_local = pd.read_csv(file_path)

# 展示前五行记录以便初步查看数据概况
print(df_local.head())

上述实例说明了基本情况下如何利用`pandas`快速简便地导入外部CSV资源进入程序环境内供进一步计算研究之用。

#### 设置特定列的数据类型
有时可能需要提前定义某些字段预期保存的信息类别（如整数型、字符型），这时可以通过设置`dtype`参数来达成目的[^4]：

sio = """user_id,username\n1,userA\n2,userB"""
from io import StringIO

custom_df = pd.read_csv(StringIO(sio), dtype={"user_id": int, "username": object})

这段脚本创建了一个模拟的小规模CSV输入流，并强制转换其中两列分别为数值和文本形式。