python3读取csv文件中所有数据,numpy读取csv文件

python3读取csv文件中所有数据,numpy读取csv文件

Python集成了一个专用于处理csv文件的库，名为：csv。 csv库中有4个常用对象：csv.reader：以列表形式返回读取的数据。 csv.writer：以列表形式写入数据。 csv.DictReader:字典```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')```其中data.csv'是CSV文件的路径。 通过这个方法，我们可以将CSV文件中的数据读取到DataFrame对象中，

'''使用Tensorflow读取csv数据'''filename='birth_weight.csv'file_queue=tf.train.string_input_Producer([filename])#设置filename队列，可以批量读取使用pandas处理的第一批数据。第一步是读取数据。数据源可以来自各个地方，csv文件就是其中一个。 在读取csv文件时，pandas也提供了非常强大的支持，有四五十个参数。 其中一些参数很容易

使用python按顺序读取文件中的所有csv格式数据：#coding=gbkimportpandasaspdimportospath=r'D:\ml_datasets\PHM\c6'defget_file():#Createanemptylistfiles=oimportnumpyasnpimportpandasaspdimportos#UTF-8encodingformatcsvfiledatareadingdf=pd.read_csv('preprocess.csv')#ReturnaDataFrameobject,whichisadatastructofpandasdf.columns=[' Col1','C

1.file_path参数表示需要读取多个csv文件的文件夹位置；2.os.path.join()用于连接()的内部参数，"csv"表示csv属性文件；3.glob.glob()则返回所有文件。本文主要介绍Python中读取CSV文件的四种方法，使用csv模块，使用numpy库，使用pandasli库，并使用标准库中的csv模块。本文通过代码示例进行介绍。 很详细，有需要的朋友可以参考−TableofContents1