df_path = pd.read_csv(root + '\\dataset.csv', index_col='path')

时间: 2024-05-21 20:16:45 浏览: 129
CS

导入csv类型的文件 Dataset

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这段代码是使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取名为 'dataset.csv' 的文件，并将其中的数据存储到名为 `df_path` 的 pandas DataFrame 中。其中，`root` 是文件夹的路径，`'\\dataset.csv'` 是文件的相对路径，`index_col='path'` 表示将 DataFrame 的索引列指定为 'path' 列。这意味着在 DataFrame 中，每一行的索引值都是对应行的 'path' 列的值。
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读取.cvs 文件数据存储到dataset中
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根据csv文件的路径把该文件转换为datatable

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df_path = pd.read_csv(root + '\\dataset.csv', usecols='0')

这行代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数从指定路径下读取名为 dataset.csv 的文件，并且只保留该文件中第一列数据，然后将其存储到 df_path 变量中。其中，root 是存储 dataset.csv 文件的文件夹路径。如果 ...

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_...

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量，方便后续数据处理和模型训练使用。 首先，代码定义了一些数据文件的路径，包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。...

import numpy as np import pandas as pd train_data = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv") test_data = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv") #写入csv文件 columns = ['Age','Workclass','fnlgwt','Education','EdNum','MaritalStatus', 'Occupation','Relationship','Race','Sex','CapitalGain', 'CapitalLoss','HoursPerWeek','Country','Income'] #写入名称 df_train_set = pd.read_csv('C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv', names=columns) #跳过表头 df_test_set = pd.read_csv('C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv', names=columns, skiprows=1) #删除ID序列号栏 df_train_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True) df_test_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True) #用unknown替换？ for i in df_train_set.columns: df_train_set[i].replace('?', 'Unknown', inplace=True) df_test_set[i].replace('?', 'Unknown', inplace=True) #去掉非int64类型数据中的点和空格 for col in df_train_set.columns: if df_train_set[col].dtype != 'int64': df_train_set[col] = df_train_set[col].apply(lambda val: val.replace(" ", "")) df_train_set[col] = df_train_set[col].apply(lambda val: val.replace(".", "")) df_test_set[col] = df_test_set[col].apply(lambda val: val.replace(" ", "")) df_test_set[col] = df_test_set[col].apply(lambda val: val.replace(".", "")) # 将训练集导出为 csv 文件 df_train_set.to_csv('train_set.csv', index=False) # 将测试集导出为 csv 文件 df_test_set.to_csv('test_set.csv', index=False)

这段代码是用来读取和预处理成人收入数据集（Adult dataset）的。其中包括读取训练集和测试集的csv文件，去掉ID序列号栏，用"Unknown"替换缺失值"?"，去除非int64类型数据中的点和空格，并将处理后的数据集导出为csv...

file_path=r"C:\Users\12155\datamining\dataset\products.csv" data = pd.read_csv(file_path, header=None) te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(data).transform(data) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5) print(rules)上述代码出现以下错误'int' object is not iterable

这个错误通常发生在使用TransactionEncoder的fit方法时，它期望传入一个可迭代...data = pd.read_csv(file_path, header=None).values.tolist() 然后再将转换后的数据传递给fit方法。这可能会解决这个错误。

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __len__(self): return len(self.csv_data) ...

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __len__(self): return len(self.csv_data) ...

csv_data = pd.read_csv(path, header=None) dataset = csv_data.loc[:, 0:96] labels = csv_data.loc[:, 95]

- pd.read_csv(path, header=None)：使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取路径为 path 的 csv 文件，其中 header=None 表示该文件没有表头。 - csv_data.loc[:, 0:96]：使用 pandas 中的 loc 方法获取 ...

# 定义数据集路径 data_dir = '/path/to/dataset' def extract_features(file_path): # 读取音频文件 signal, sr = librosa.load(file_path, sr=22050) file_path = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13) mfccs = np.mean(mfccs.T, axis=0) return mfccs # 加载数据集 data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv')) 这段代码中如何加载数据集

data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv')) # 查看数据集的前几行 print(data.head()) 其中，'/path/to/dataset' 是指数据集所在的文件夹路径，'data.csv' 是指数据集的文件名。读取数据集后，...

dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",") grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']]).mean() qw = grouped_df.loc[(12, slice(None)), 'wind Speed'].round(1)只想要wind speed怎么改代码

dataset = pd.read_csv('tem.csv', delimiter=",") grouped_df = dataset.groupby([dataset['month'], dataset['day']])['wind Speed'].mean() qw = grouped_df.loc[(12, slice(None))].round(1) 这里我们将 ...

new_row = pd.DataFrame({'wind Speed': [sess.run(y)]}) # 将数字插入windspeed列 dataframe = dataset.append(new_row, ignore_index=True) # 将修改后的数据框架写回CSV文件 dataframe.to_csv('new.csv', index=False)'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

dataset = pd.read_csv('data.csv') data_array = np.array(dataset) # 创建新的一行数据 new_row = np.array([sess.run(y)]) # 将新行数据添加到原数据数组中 new_data_array = np.concatenate((data_array, new_...

dataset = pd.read_csv('D:\\PycharmProject\\Residual life prediction-SPD\\data_set\\2-train.csv',parse_dates=['Date'],index_col=[0])

这一段 Python 代码，使用 pandas 库中的 read_csv() 函数来读取名为 "2-train.csv" 的文件，并将其解析为一个 pandas DataFrame 对象。同时，它将 "Date" 列作为日期类型来解析，并将其设置为 DataFrame 的索引列。...

data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv')

你好！要读取名为'douyin_dataset.csv'的文件，并将其...data = pd.read_csv('douyin_dataset.csv') 请确保将文件 'douyin_dataset.csv' 与您的代码文件放在同一目录下，或者提供文件的完整路径。 以下是您请求的

dataset = read_csv('pollution.csv', header=0, index_col=0) values = dataset.values

header=0 表示读取第一行作为列名，index_col=0 表示使用第一列作为行索引。读取后，将数据转换为 NumPy 数组并赋值给变量 values。 需要注意的是，如果文件路径不在当前工作目录中，则需要提供文件的完整...

dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:, -1]

dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:, -1]这行代码的作用是读取名为'1.csv'的csv文件，并选取最后一列的数据。通过pd.read_csv()函数读取csv文件，然后使用.iloc[]方法选择特定的列或行。在这个例子中，使用.iloc...

分析这段代码dataset = read_csv('../data/pollution.csv', header=0, infer_datetime_format=True, parse_dates=['date'], index_col=['date'])

其中，header=0 表示第一行为列名，infer_datetime_format=True 表示自动推断日期格式，parse_dates=['date'] 表示将 date 列解析为日期格式，index_col=['date'] 表示将 date 列设置为索引列。

dataset = read_csv('pollution.csv', header=0, index_col=0) value1 = dataset.values

这段代码的作用是从名为'pollution.csv'...参数'header=0'表示文件中第一行是列名，参数'index_col=0'表示将第一列作为行索引。 接下来，将'dataset'中的数据提取出来并存储在名为'value1'的变量中，以便后续的操作。

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