import pandas as pd from sklearn import preprocessing data=pd.read_csv('wine .csv',encoding='gbk') data

时间: 2024-01-01 22:03:49 浏览: 99
CSV

pandas数据预处理

这段代码使用了pandas和scikit-learn库来读取一个名为'wine.csv'的数据集，并将其存储在名为'data'的变量中。具体来说，它使用了read_csv函数来读取CSV格式的数据集文件，并指定了文件的编码方式为'gbk'。然后将读取到的数据集存储在'data'变量中。这个数据集可能包含了葡萄酒的化学分析结果，用于预测葡萄酒的种类。
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Python使用Pandas对csv文件进行数据处理的方法

今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死….估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛逼了!记录一下这次数据处理的过程: 使用Python3.6.4环境(对中文支持比较好),安装Pandas包 pip install pandas

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等...接下来，使用Pandas读取一个CSV文件，该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv，文件没有列名，所以header参数设置为None。

import os import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import numpy as np os.chdir('D:\HC216\Desktop\gps') #data09 = pd.read_csv("./gps_20140609.csv",encoding='gbk', delimiter=' , ') #读取数据方法二 data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ' , encoding='gbk') dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2) dbscan.fit(data09) print(dbscan.labels_)

data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ', encoding='gbk') data09 = data09.iloc[:, :2] # 仅保留经度和纬度两列数据 # 将经度和纬度转换成数值型数据 data09 = data09.apply(pd.to_numeric, ...

import pandas as pd data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv",index_col=0) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data.iloc[:,-1]=LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1]) from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder data_=data.copy() data_.iloc[:,1:-1] OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_

data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv", index_col=0) # 使用LabelEncoder对目标变量进行编码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data.iloc[:, -1]...

import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from sklearn.metrics import explained_variance_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差 import random import pandas as pd import xgboost as xgb #一段 915~1158.3 data = pd.read_csv('Train_data.csv', header=None) GR = data.values[:41, 3:4] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] AC = data.values[:41, 6:7] #训练特征数据 X=np.concatenate((GR,AC,LLS,LLD),axis=1) X[np.isnan(X)] = 0 #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

首先，通过pandas库中的read_csv函数读取名为'Train_data.csv'的文件，并将文件中的数据存储到data变量中。接着，将data中的第4列、第5列、第6列和第7列分别存储到GR、LLD、LLS和AC变量中，这些变量将作为训练数据的...

import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 提取网民和词条的数据 netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist() # 获取数据矩阵 data = df.iloc[:, 1:].values # 对数据进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = StandardScaler().fit_transform(data) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码解释

2. df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk')：读取名为“附件1.csv”的 CSV 文件，并将其存储为 pandas 数据框对象 df。encoding='gbk' 表示该 CSV 文件使用的编码格式是 ...

import pandas as pd from sklearn import tree from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv") heart.head()

- heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv")：使用pandas库中的read_csv函数读取名为"heart.csv"的文件，并将其存储到名为"heart"的DataFrame对象中。这个文件应该在"D:\Anaconda1\"目录下。 - heart.head()...

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\...

在不改变代码本意的前提下，用另一种方式重写代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\...

import pandas as pd import numpy as np # 非线性支持向量机分类 from sklearn.svm import SVC # 标准化和处理分类型特征的库 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Binarizer from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('primary_data.csv', index_col=0)

具体来说，代码首先使用pandas库的read_csv函数读取名为'primary_data.csv'的数据文件，并将其存储在名为data的数据框中。其中，index_col=0表示将数据文件中的第一列作为数据框的行索引。接着，代码导入了numpy、...

为什么以下代码读出的lab4_result.txt显示的结果乱码，请对以下代码进行修改import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取训练数据和测试数据 train_data = pd.read_csv('data_train.csv') test_data = pd.read_csv('data_test.csv') # 提取特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_data['title'] + ' ' + train_data['keywords']) X_test = vectorizer.transform(test_data['title'] + ' ' + test_data['keywords']) # 训练模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train, train_data['label']) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 输出分类结果 with open('lab4_result.txt', 'w') as f: for i, y in enumerate(y_pred): f.write('学号***姓名***{}\n'.format(y))

train_data = pd.read_csv('data_train.csv', encoding='utf-8') test_data = pd.read_csv('data_test.csv', encoding='utf-8') # 提取特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder') sns_plot.savefig('pairplot.png') 这将会把热力图保存为 heatmap.png，把散点图矩阵保存为 pairplot.png，并将它们存储在当前工作目录下。请确保你有当前工作...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名 df.head() #定位数据 X = df.iloc[:,1:] X.head() # 标准化数据 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() standX = scaler.fit_transform(X) standX # 肘部法则的可视化 from sklearn import metrics # 创建遍历，找到最合适的k值 scores = [] for k in range(2,150): labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_ score = metrics.silhouette_score(X,labels) scores.append(score) # 通过画图找出最合适的K值 plt.plot(list(range(2,150)),scores) plt.xlabel('Number of Clusters Initialized') plt.ylabel('Sihouette Score') plt.show()代码修改

df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名 X = df.iloc[:,1:] scaler = StandardScaler() standX = scaler.fit_transform(X) scores = [] ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()出现报错import pandas_profiling is going to be deprecated by April 1st. Please use import ydata_profiling instead. from pandas_profiling import ProfileReport，如何修改

data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation...
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