python 讀取.csv文件數(shù)據(jù)到數(shù)組(矩陣)的實(shí)例講解
更新時(shí)間：2018年06月14日 15:45:57 作者：yanyanyufei96
今天小編就為大家分享一篇python 讀取.csv文件數(shù)據(jù)到數(shù)組(矩陣)的實(shí)例講解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
利用numpy庫
（缺點(diǎn)：有缺失值就無法讀?。?/strong>
讀：
import numpy
my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
寫：
numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',')
可能遇到的問題：
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position
原因是文件路徑名中含有轉(zhuǎn)義字符，將路徑中的\換成\即可。
利用pandas庫
讀：（可以處理缺失值）
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('D:\Python\\l\B_train1.csv')
>>> df.values
>>> df.as_matrix(columns=None)
寫：（將dataFrame直接寫入）
>>> testB = test[test.intersection_id.isin(["B"])] >>> pd.DataFrame.to_csv(testB,"D:\Python\\k\\t5B.csv") #testB是個(gè)dataFrame
利用sklearn包中的Imputer處理缺失值
>>> m = df.as_matrix(columns=None) >>> from sklearn.preprocessing import Imputer >>> imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) >>> imp.fit(m) Imputer(axis=0, copy=True, missing_values='NaN', strategy='mean', verbose=0) >>> imp.transform(m)
以上這篇python 讀取.csv文件數(shù)據(jù)到數(shù)組(矩陣)的實(shí)例講解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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