如何在 Python 中讀取資料集：使用 Pandas 讀入資料表，方法是使用 pd.read_csv()、pd.read_excel() 或 pd.read_json()。使用 NumPy 讀入多維數組，方法是使用 np.genfromtxt()。使用 scikit-learn 載入標準資料集，方法是使用 datasets.load_digits() 或 datasets.load_iris()。其他方法包括使用 Python 的 csv 和 json 模組，以及第三方函式庫如 xlrd。
如何在Python 中讀取資料集
在機器學習和資料科學中，讀取和處理數據集至關重要。 Python 提供了多種函式庫和函數，可以讓這個過程變得簡單又有效率。
1. 使用 Pandas
Pandas 函式庫提供了讀取和操作資料表的強大方法。若要使用 Pandas 讀取資料集，請使用下列步驟：
<code class="python">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')</code>2. 使用 NumPy
NumPy 函式庫提供了讀取和操作多維數組的方法。要使用NumPy 讀取資料集，請使用下列步驟：
<code class="python">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)</code>3. 使用scikit-learn
scikit-learn 函式庫提供了讀取和載入各種資料集的便捷方法。要使用scikit-learn 載入資料集，請使用下列步驟：
<code class="python">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()</code>
#4. 其他方法
除了上述程式庫外，還有其他方法可以讀取數據集，例如：
選擇合適的方法
選擇哪種方法讀取資料集取決於資料集的格式、大小和所需的操作。如果需要處理資料表，Pandas 是一個不錯的選擇。如果需要處理多維數組，NumPy 可以滿足需求。 scikit-learn 非常適合載入標準資料集。
以上是python怎麼讀取資料集的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
