运用python使用KNN算法运算1.csv文件

好的，下面是一个简单的使用Python实现KNN算法的示例代码，用于对1.csv文件进行分类：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv('1.csv')

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2)

# 训练模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

这里使用了pandas库来加载数据，使用了sklearn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法，使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，然后训练模型并进行预测，最后输出准确率。你需要将代码中的数据文件名改为你自己的文件名，然后运行即可。