Python读取dat文件数据并构成Dataframe对象

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Python读取dat文件数据并构成Dataframe对象

2024-07-13 03:43:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

实际应用中,对数据进行处理时,到手的数据文件往往五花八门,data、txt、csv、json等等。Python为我们提供了强大的数据分析处理工具,如果文件符合某种格式要求,可以使用pandas模块中的各种read方法直接读取。例如大名鼎鼎的鸢尾花数据集iris.data,使用Notepad++打开文件观察数据,可见: 在这里插入图片描述 从图中可以看出,没有表头,字段清晰,分隔符均为逗号,因此可直接使用read_csv方法将数据读取为Dataframe对象,再通过Dataframe对象进行各种操作:

df = pd.read_csv('e:\iris.data',header=None) # 查看数据前5行 df.head() # 读取后100个数据的第2和第3列数据作为特征 X = df.iloc[-100:,[2,3]].values # 读取后100个数据的第4列元素作为数据标签 y = df.iloc[-100:,4].values

如果遇到不这么标准的数据是否能够这样操作?例如这个StoneFlakes.dat&#



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