def csv_to_ls(file): """接收文件名为参数，读取csv文件中的数据，注意首行是标题行，没啥用，要过滤掉，然后生成为二维列表， 返回这个二维列表。 @参数 file：文件名，字符串类型 """ File = pd.read_csv('winemag-data.csv') File.head() return

以下是实现该函数的代码：

import csv

def csv_to_ls(file):
    with open(file, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        data = list(reader)[1:]
    return data

该函数使用标准库`csv`中的`reader`方法读取csv文件，并将其转为二维列表返回。其中`newline=''`参数是为了避免读取到额外的空行，`encoding='utf-8'`参数是为了支持中文字符。由于csv文件的首行是标题行，没有实际用处，因此使用Python的列表切片语法`[1:]`过滤掉这一行。

相关问题

接收文件名为参数，读取csv文件中的数据，注意忽略首行是标题行，然后生成为二维列表， 返回这个二维列表。

好的，我可以帮你解决这个问题。你可以使用Python自带的csv模块来读取csv文件并将其转化为二维列表。下面是实现的代码：

import csv

def read_csv(filename):
    # 用于存储二维列表的列表
    data = []

    # 打开csv文件并读取数据
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
        csvreader = csv.reader(csvfile)
        # 跳过标题行
        next(csvreader, None)
        # 将每一行数据添加到二维列表
        for row in csvreader:
            data.append(row)

    return data

这个函数接受一个文件名作为参数，读取csv文件中的数据并将其转化为二维列表。在函数中，我们首先创建了一个空列表`data`，用于存储最终的二维列表。然后，我们打开文件并使用Python自带的csv模块创建一个`csvreader`对象。我们使用`next()`函数跳过了标题行。接下来，我们使用一个循环遍历csv文件中的每一行数据，将其转化为列表并添加到`data`列表中。最后，我们返回这个二维列表。

你可以使用以下代码来调用这个函数并读取一个csv文件：

data = read_csv('filename.csv')
print(data)

请将`filename.csv`替换为你要读取的csv文件的文件名。这个函数将返回一个二维列表，你可以使用`print()`函数来打印这个列表。

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

在您提供的代码中，有两个地方出现了错误。

首先，`__ien__` 应该是 `__len__`，表示获取数据集的长度。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

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 __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

其次，在 `__getitem__` 方法中，您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`，这样会导致错误。要正确访问数据，请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引，以及使用索引访问列表。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

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 __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

这样，您的代码应该能够正常运行了。请注意，我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库，可能需要相应地调整代码。