Python에서 데이터 세트를 읽는 방법

Python에서 데이터 세트를 읽는 방법: Pandas를 사용하여 pd.read_csv(), pd.read_excel() 또는 pd.read_json()을 사용하여 데이터 테이블을 읽습니다. np.genfromtxt()를 사용하여 다차원 배열을 읽으려면 NumPy를 사용하세요. Datasets.load_digits() 또는 Datasets.load_iris()를 사용하여 표준 데이터세트를 로드하려면 scikit-learn을 사용하세요. 다른 방법으로는 Python의 csv 및 json 모듈과 xlrd와 같은 타사 라이브러리를 사용하는 것이 있습니다.

Python에서 데이터 세트를 읽는 방법

기계 학습과 데이터 과학에서는 데이터 세트를 읽고 처리하는 것이 중요합니다. Python은 이 프로세스를 간단하고 효율적으로 만드는 다양한 라이브러리와 기능을 제공합니다.

1. Pandas 사용

Pandas 라이브러리는 데이터 테이블을 읽고 조작하는 강력한 방법을 제공합니다. Pandas를 사용하여 데이터 세트를 읽으려면 다음 단계를 따르세요.

import pandas as pd

# 从 CSV 文件读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从 Excel 文件读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从 JSON 文件读取数据集
df = pd.read_json('data.json')

2. NumPy 사용

NumPy 라이브러리는 다차원 배열을 읽고 조작하는 방법을 제공합니다. NumPy를 사용하여 데이터세트를 읽으려면 다음 단계를 따르세요.

import numpy as np

# 从 CSV 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

# 从 Excel 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.xlsx', delimiter=',', skip_header=1)

3. scikit-learn 사용

scikit-learn 라이브러리는 다양한 데이터세트를 읽고 로드하는 편리한 방법을 제공합니다. scikit-learn을 사용하여 데이터세트를 로드하려면 다음 단계를 사용하세요.

from sklearn import datasets

# 加载内置数据集
digits = datasets.load_digits()

# 加载第三方数据集
iris = datasets.load_iris()

4. 기타 방법

위 라이브러리 외에도 다음과 같이 데이터세트를 읽는 다른 방법이 있습니다. Python csv 모듈(CSV 파일용)

내장된 Python json 모듈 사용(JSON 파일용)
• xlrd와 같은 타사 라이브러리 사용(Excel 파일용)
• 적절한 방법 선택

어느 것입니까? 데이터 세트를 읽는 데 사용되는 방법은 데이터 세트의 형식, 크기 및 필요한 작업에 따라 다릅니다. 데이터 테이블로 작업해야 한다면 Pandas가 좋은 선택입니다. 다차원 배열로 작업해야 하는 경우 NumPy가 귀하의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. scikit-learn은 표준 데이터 세트를 로드하는 데 적합합니다.

위 내용은 Python에서 데이터 세트를 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!