data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据

时间: 2023-08-27 18:47:31 浏览: 79

读取csv文档

CSV（Comma Separated Values）文件是一种常见的数据存储格式，常用于数据交换，因其简单、通用而被广泛使用。在Java中，解析CSV文件通常需要借助第三方库，如本例中提到的`javacsv-2.0.jar`。下面我们将详细讲解如何使用Java和Struts2框架来实现CSV文件的读取与处理。在前端，我们需要一个HTML表单让用户选择要上传的CSV文件。在Struts2框架下，我们可以使用Struts2的标签库来创建这样一个表单： ```jsp <div class="control-group"> <@s.label value="全科目文件" required="true"/> <div class="controls"> <input type="file" name="datafile">  </div> </div> ``` 这里的`<input type="file" name="datafile">`标签允许用户选择本地的CSV文件，`name="datafile"`用于标识这个字段，以便在后端获取。接着，我们来看后端的处理。在Action类中，我们需要定义一个`File`类型的属性来接收上传的文件，并提供getter和setter方法： ```java private File datafile; public File getDatafile() { return datafile; } public void setDatafile(File datafile) { this.datafile = datafile; } ``` 然后定义一个`save_upload`方法，检查文件是否上传成功，并调用Service层的方法进行处理： ```java public Result save_upload(){ if(datafile == null){ throw new BusinessException("文件未上传"); } try { this.allsubjectService.upload(datafile); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); throw new BusinessException("文件导入失败"); } } ``` Service层是业务逻辑处理的核心，这里我们创建一个`upload`方法来读取CSV文件： ```java public void upload(File dataFile) throws IOException { CsvReader reader = null; InputStream inputStream = null; try { inputStream = new FileInputStream(dataFile); reader = new CsvReader(inputStream, Charset.forName("GBK")); // 使用GBK编码读取 reader.readHeaders(); // 如果不需要表头，跳过这一行 ArrayList<String[]> csvList = new ArrayList<String[]>(); // 存储每一行的数据 while (reader.readRecord()) { csvList.add(reader.getValues()); } for (int row = 0; row < csvList.size(); row++) { // 从第0行开始处理数据 String code = csvList.get(row)[0]; String proName = csvList.get(row)[1]; // ...其他列的数据处理 if (proName == null || proName.equals("")) { continue; // 如果为空或null则跳过当前行 } // 创建并填充实体对象 Allsubject subject = new Allsubject(); subject.setCode(code); subject.setProName(proName.trim()); // 使用Hibernate持久化对象到数据库 session.persist(subject); } } finally { // 关闭资源 try { reader.close(); } catch (Exception e) {} try { inputStream.close(); } catch (Exception e) {} } } ``` 在Service层的`upload`方法中，我们使用`CsvReader`来读取CSV文件，通过`readRecord()`遍历每一行，`getValues()`获取当前行的值，然后将数据解析并保存到对应的业务对象中，最后使用Hibernate的`session.persist(subject)`方法将对象插入数据库。总结起来，这个示例展示了如何在Struts2框架下实现CSV文件的上传、读取和解析，并将数据存储到数据库的过程。在实际开发中，你可能需要根据具体需求对文件内容进行更复杂的处理，例如数据验证、异常处理等。同时，对于大数据量的CSV文件，还应考虑性能优化，比如分批处理或使用流式读取等技术。

这段代码使用`pd.read_csv()`函数从指定的`file`中读取数据将数据存储在为`data`的DataFrame。 ```python import pandas as pd data = pd.read_csv(inputfile) ``` 在这个示例中，你需要替换`inputfile`为你要读取的CSV文件的路径和文件名。`pd.read_csv()`函数将读取CSV文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象存储在变量`data`中。请确保你已经导入了`pandas`库（使用`import pandas as pd`语句），以便能够使用`pd.read_csv()`函数。

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data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据

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import numpy as np import pandas as pd # 输入的数据文件 inputfile = 'data/GoodsOrder.csv' # 读取数据 data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 查看数据属性 data.info()分析注释

import pandas as pd inputfile='data/GoodsOrder.csv' data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') data.head()标记注释

data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据 lasso = Lasso(1000) # 调用Lasso()函数，设置λ的值为1000 lasso.fit(data.iloc[:,0:14],data['y']) print('相关系数为：',np.round(lasso.coef_,5)) # 输出结果，保留五位小数

def getDataFromFile(filename='data/data.csv'): input_url = filename data_csv = pd.read_csv(input_url, ',', on_bad_lines=False) data_df = pd.DataFrame(data_csv) url_df = np.array(data_df) random.shuffle(url_df) y = [d[1] for d in url_df] inputurls = [d[0] for d in url_df] return inputurls,y

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