python基础

2023-09-18 20:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

大多数情况下，都是用 Numpy 或 Pandas 导入数据。

Pandas 数据框：

df.head() # 返回数据框的前几行，默认为5行df.tail() # 返回数据框的后几行，默认为5行df.index # 查看数据框的索引df.columns # 查看数据框的列名df.info() # 查看数据框各列的信息data_array = data.values # 将数据框转换为 Numpy 数组

Numpy 数组：

data_array.dtype # 查看数组元素的数据类型data_array.shape # 查看数组维度一、文本文件 1、纯文本文件 filename = 'test.txt' file = open(filename, mode='r') # 以只读方式读取文件 text = file.read() # 读取文件内容 print(file.closed) # 查看文件是否已经关闭 file.close() # 关闭文件 print(text)# 关闭已经文件

使用上下文管理器 with：

with open('test.txt', mode='r') as file: print(file.readline()) # 读取一行 print(file.closed) # 查看文件是否已经关闭 print(file.closed) # 关闭已经文件 2、表格数据：文本文件（1）用 Numpy 导入文本文件

（a）单数据类型文件

import numpy as np filename = 'iris.txt' data = np.loadtxt(filename, delimiter=',', # 用于分割各列值的字符 skiprows=2, # 跳过前两行 usecols=[0, 2], # 读取并使用第1列和第3列 dtype=str) # 使用的数据类型 print(data)

（b）多数据类型文件

import numpy as np filename = 'iris.csv' # read the first 4 columns data = np.genfromtxt(filename, delimiter=',', names=True, # 导入时查找列名 usecols=(0, 1, 2, 3)) # 读前四列 print(data.dtype) # [('sepal_length', '

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