python读入data/ch12_Mall_Customers.csv文件数据

假设你的数据文件 `ch12_Mall_Customers.csv` 存储在当前工作目录下，你可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/ch12_Mall_Customers.csv')
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用 `pandas.read_csv` 方法读取 CSV 文件，并将结果存储在一个 pandas 的 DataFrame 对象中。然后使用 `head` 方法打印前几行数据，以检查是否成功读取数据。

需要注意的是，使用 `pandas.read_csv` 方法可以直接读取 CSV 文件，并将结果存储为 DataFrame 对象，无需手动处理数据。因此，在数据分析和处理领域，pandas 库经常被用于数据导入和数据清洗等任务。

相关问题

python读入data/ch12_Mall_Customers.csv文件数据(编码方式未gbk)，查看数据基本信息

如果数据文件的编码方式是 gbk，你可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/ch12_Mall_Customers.csv', encoding='gbk')
print(df.info())

在上面的代码中，我们使用 `pandas.read_csv` 方法读取 CSV 文件，并指定编码方式为 gbk。然后使用 `info` 方法打印 DataFrame 对象的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等。

需要注意的是，数据文件的编码方式可能不同，常见的编码方式包括 utf-8、gbk、gb2312 等。在读取数据文件时，需要根据实际情况指定正确的编码方式，否则可能会导致中文乱码等问题。

读入data/ch12_Mall_Customers.csv文件数据

假设你的数据文件 `ch12_Mall_Customers.csv` 存储在当前工作目录下，你可以使用以下代码读取数据：

import csv

with open('data/ch12_Mall_Customers.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

在上面的代码中，我们使用 `csv.DictReader` 创建一个 CSV 文件的读取器，并迭代读取器的每一行数据，将其转换为字典对象并打印出来。由于数据文件中已经包含了表头，因此 `DictReader` 会自动将第一行数据作为字典的键。