f = pd.read_csv(data_set, sep="\s+", header=None, names=features)

时间: 2024-05-22 18:11:26 浏览: 56
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解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题

这行代码使用 pandas 库的 read_csv 函数读取一个以空格分隔的数据集文件，并将数据集的特征命名为 features 中所包含的列名。其中，data_set 是数据集文件的路径，features 是一个列表，包含了数据集的所有特征的列名。header=None 表示数据集文件中没有列名行，而是使用 features 中的列名。sep="\s+" 表示数据集文件中使用一个或多个空格作为分隔符。最后，将读取到的数据集返回给变量 f。
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快速解决pandas.read_csv()乱码的问题

pandas.read_csv(‘data.csv’,encoding=’gbk’) 2.如果设置encoding直接报错的话 解决方法是：用记事本打开csv文件，另存为设置编码为utf-8，然后重新读取文件设置encoding=’utf-8’就好了。 以上这篇快速解决...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_...

data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['value'])

这行代码是使用 Pandas 库中的 read_csv() 方法读取一个名为 data.csv 的文件，并将其存储到一个变量 data 中。header=None 表示数据文件中没有列名，需要手动指定列名，这里指定为 value。因为没有指定...

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.file_type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./...

def read_imu(path): df = pd.read_csv(path,header = None,sep = ' ') df.columns = IMU_COLUMN_NAMES return df是什么

函数中使用了 Pandas 库的 read_csv() 方法，将数据文件读取为 DataFrame 对象，并指定了文件头部信息和分隔符。然后，将 DataFrame 的列名设置为 IMU_COLUMN_NAMES，最后返回 DataFrame 对象。

full_data = pd.read_csv(path+'/'+files[0],sep = '\s+', header=None, encoding='gbk',names = column)

根据你提供的代码，你正在使用pandas的read_csv函数读取一个CSV文件。在这个函数中，你设置了以下参数： - path+'/'+files[0]：文件路径和文件名的组合，表示要读取的CSV文件的位置。 - sep='\s+'：指定分隔符...

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

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='...

检查下面的代码：import pandas as pd data = pd.read_csv("F:/data/pNEUMA/20181024_dX_0900_0930.csv", split=";", header=None, skiprows=1) print(data)

这段代码存在一个问题，参数名应该是...data = pd.read_csv("F:/data/pNEUMA/20181024_dX_0900_0930.csv", delimiter=";", header=None, skiprows=1) print(data) 这样就可以正确读取以分号分隔的csv文件了。

total_chunks_data = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\tset_data.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_labels = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\Project\\Test\\test_labels.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_snr = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\test_snr.csv', header=None, chunksize=chunksize))

这段代码是用来计算在给定的...这里使用了Pandas库的read_csv函数来读取CSV文件，并通过迭代器的方式来计算总块数。最后，total_chunks_data、total_chunks_labels和total_chunks_snr分别保存了对应文件的总块数值。

pd.read_csv(csv_path, header=None, names=csvname_pages)

pd.read_csv(csv_path, header=None, names=csvname_pages) 是 pandas 库中的一个函数，用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。 参数说明： - csv_path：CSV 文件的路径，可以是本地文件路径或者远程 URL...

若要用path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\logisticRegression_1.txt' # 对样本1进行训练 data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 实现代码读取，代码该是什么格式

data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 这段代码使用了Pandas库中的read_csv()方法来读取指定路径下的文本文件，并将其存储在名为data的Pandas ...

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# 1. 数据加载 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data" columns = ["Age", "WorkClass", "fnlwgt", "Education", "EducationNum", "MaritalStatus", "Occupation", "Relationship", "Race", "Gender", "CapitalGain", "CapitalLoss", "HoursPerWeek", "NativeCountry", "Income"] data = pd.read_csv(url, names=columns, header=None, sep=',\s')这个代码的问题吗，怎么修改

data = pd.read_csv(url, names=columns, header=None, sep='\s*,\s*', engine='python') 这里使用了\s*,\s*作为分隔符，表示以,作为分隔符，前后可以有0个或多个空格。另外，还需要将engine参数设置为'...

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pd.read_csv的header参数如何使用

header参数是用来指定哪一行作为DataFrame的列名（column names）。默认情况下，pandas会将第一行数据作为列名。如果数据文件中没有列名，可以将header参数设置为...df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

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data = pd.read_csv(f) 在读取csv文件时，还可以使用sep参数指定分隔符，默认为逗号。例如，使用以下代码读取以逗号、冒号和分号作为分隔符的csv文件： data = pd.read_csv(file_path, sep=",|:|;", engine="python...
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