导入表格数据后用dbscan聚类 python代码

下面是用Python进行DBSCAN聚类的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理，将数据标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 创建模型，进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data_scaled)

# 将聚类结果添加到原数据中
data['cluster'] = dbscan.labels_

# 打印聚类结果
print(data)

其中，`data.csv`为输入的数据表格，`eps`为DBSCAN算法中的半径参数，`min_samples`为最小样本数参数。在聚类完成后，将聚类结果添加到原始数据中，并打印出来。