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Python 中导入csv数据的三种方法
站长资源 2025/2/19 佚名
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Python 中导入csv数据的三种方法，具体内容如下所示：

1、通过标准的Python库导入CSV文件：

Python提供了一个标准的类库CSV文件。这个类库中的reader()函数用来导入CSV文件。当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个NumPy数组，用来训练算法模型。：

from csv importreader
import numpy as np
filename=input("请输入文件名： ")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
  readers=reader(raw_data,delimiter=',')
  x=list(readers)
  data=np.array(x)
  print(data)
  print(data.shape)

2、通过NumPy导入CSV文件

也可以使用NumPy的loadtxt()函数导入数据。使用这个函数处理的数据没有文件头，并且所有的数据结构都是一样的，也就是说，数据类型是一样的。

from numpy importloadtxt
filename=input("文件名：")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
  data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
  print(data)

3、通过Pandas导入CSV文件

通过Pandas来导入CSV文件要使用pandas.read_csv()函数。这个函数的返回值是DataFrame，可以很方便的进行下一步的处理，实际操作过程中推荐使用这种方法。

在机器学习的项目中，经常利用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。

from pandas importread_csv
filename=input("文件名：")
f=open(filename,encoding='UTF-8')
names=['作业日期','ηCO','ηH2','TF(℃)','TC(℃)','mass','送风流量']
data=read_csv(f,names=names)
print(data)

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 中导入csv数据的三种方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

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