python查看数据集的样本个数、特征个数、最后五行样本

在Python中，如果你有一个数据集通常存储在Pandas DataFrame中，你可以通过以下方式查看样本个数（行数）、特征个数（列数），以及最后五行的数据：

1. **查看样本个数（行数）**:

   import pandas as pd
   dataset = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 假设数据集是一个CSV文件
   num_samples = dataset.shape[0]
   print(f"样本个数: {num_samples}")

2. **查看特征个数（列数）**:

   num_features = dataset.shape[1]
   print(f"特征个数: {num_features}")

3. **查看最后五行样本**:

   last_five_rows = dataset.tail()  # 或者直接 last_five_rows = dataset.iloc[-5:] 如果DataFrame很大，iloc更高效
   print("最后五行样本:")
   print(last_five_rows)

如果数据集不是CSV文件，例如来自NumPy数组或数据库，相应的方法可能会有所不同。上述代码假设你正在使用的是一种常见的表格型数据结构。

相关问题

数据集的特征提取python

### Python 数据集特征提取的方法与教程

#### 使用机器学习库进行特征提取

对于结构化数据的数据集，`scikit-learn` 提供了一系列工具来执行特征选择和转换。这些技术可以帮助减少维度并提高模型性能。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame 类型的数据集，其中最后一列是目标变量
X = df.iloc[:, :-1]  # 输入特征
y = df.iloc[:, -1]   # 输出标签

selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)
selected_features = selector.fit_transform(X, y)

print(selected_features.shape)  # 显示所选特征的数量

此代码片段展示了如何利用 `SelectKBest` 和方差分析（ANOVA）F值作为评分函数选出最佳的五个特征[^1]。

#### 利用光谱方法进行特征提取

针对特定领域如遥感影像中的光谱数据分析，存在专门设计的技术用于捕捉不同波长下的反射率特性。下面是一个简单的例子说明怎样应用PCA降维：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

pca = PCA(n_components=3)  # 将原始高维空间映射到三维子空间
reduced_data = pca.fit_transform(np.array(spectral_data))

print(reduced_data[:5])  # 打印前五行变换后的样本点坐标

这里采用主成分分析(PCA)，它是一种线性代数运算，能够有效地降低多维向量的空间复杂度而不丢失太多信息。

#### 应用图像处理技巧于非结构化数据

当面对的是图片形式而非表格记录时，则需考虑基于像素强度分布统计学特性的描述符计算方式；或者是更复杂的卷积神经网络(CNNs)自动发现模式的能力。例如HOG(Histogram of Oriented Gradients), SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等经典算法均已被证明有效，并且有现成实现可以直接调用:

from skimage.feature import hog
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize

img = imread('path_to_image.jpg')
resized_img = resize(img, (128, 64))  # 调整大小以适应 HOG 默认参数设置
fd, hog_image = hog(resized_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8),
                    cells_per_block=(2, 2), visualize=True, multichannel=True)

print(fd.shape)  # 查看直方图特征长度

上述实例中使用了方向梯度直方图(HOG)[^2] 来描绘物体边缘轮廓变化情况，这对于行人检测等领域特别有用。

怎么使用python读取数据集

### 使用Python Pandas库读取数据集

Pandas是一个强大的数据分析工具，能够轻松处理各种形式的数据文件。对于CSV文件而言，`pandas.read_csv()`函数提供了便捷的方式来加载外部表格型数据到DataFrame对象中[^2]。

#### 基本语法结构
要从本地路径或URL地址读入CSV文件，可以采用如下方式：

import pandas as pd

# 通过指定文件路径来创建一个新的DataFrame实例
df = pd.read_csv('path/to/your/file.csv')

如果遇到含有特殊分隔符或其他编码格式的情况，则可以通过设置额外参数调整导入行为。例如，当面对非标准逗号分割或是存在多字节字符的情形下，可做适当修改以适应具体需求：

# 自定义分隔符以及文本编码
df_custom_separator = pd.read_csv('data.txt', sep=';', encoding='utf-8')

另外，在某些情况下可能还会碰到带有固定宽度字段布局的纯文本记录，这时就需要借助于`pd.read_fwf()`方法来进行解析；而对于Excel电子表格来说，则应该考虑运用`pd.read_excel()`接口完成相应操作。

为了确保所获取的内容符合预期，建议先查看前几条记录验证其正确性：

print(df.head())  # 显示开头部分样本，默认显示五行