这篇文章主要介绍用python读CSV表格的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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用python读CSV表格的方法：
1、使用PythonI/O读取csv文件
使用python I/O方法进行读取时即是新建一个List 列表然后按照先行后列的顺序(类似C语言中的二维数组)将数据存进空的List对象中，如果需要将其转化为numpy 数组也可以使用np.array(List name)进行对象之间的转化。
birth_data = [] with open(birth_weight_file) as csvfile: csv_reader = csv.reader(csvfile) # 使用csv.reader读取csvfile中的文件 birth_header = next(csv_reader) # 读取第一行每一列的标题 for row in csv_reader: # 将csv 文件中的数据保存到birth_data中 birth_data.append(row) birth_data = [[float(x) for x in row] for row in birth_data] # 将数据从string形式转换为float形式 birth_data = np.array(birth_data) # 将list数组转化成array数组便于查看数据结构 birth_header = np.array(birth_header) print(birth_data.shape) # 利用.shape查看结构。 print(birth_header.shape) # # (189, 9) # (9,)
2、使用Pandas读取CSV文件
import pandas as pd
csv_data = pd.read_csv('birth_weight.csv') # 读取训练数据
print(csv_data.shape) # (189, 9)
N = 5
csv_batch_data = csv_data.tail(N) # 取后5条数据
print(csv_batch_data.shape) # (5, 9)
train_batch_data = csv_batch_data[list(range(3, 6))] # 取这20条数据的3到5列值(索引从0开始)
print(train_batch_data)
# RACE SMOKE PTL
# 184 0.0 0.0 0.0
# 185 0.0 0.0 1.0
# 186 0.0 1.0 0.0
# 187 0.0 0.0 0.0
# 188 0.0 0.0 1.03、使用Tensorflow读取CSV文件
'''使用Tensorflow读取csv数据''' filename = 'birth_weight.csv' file_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # 设置文件名队列，这样做能够批量读取文件夹中的文件 reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) # 使用tensorflow文本行阅读器，并且设置忽略第一行 key, value = reader.read(file_queue) defaults = [[0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.]] # 设置列属性的数据格式 LOW, AGE, LWT, RACE, SMOKE, PTL, HT, UI, BWT = tf.decode_csv(value, defaults) # 将读取的数据编码为我们设置的默认格式 vertor_example = tf.stack([AGE, LWT, RACE, SMOKE, PTL, HT, UI]) # 读取得到的中间7列属性为训练特征 vertor_label = tf.stack([BWT]) # 读取得到的BWT值表示训练标签 # 用于给取出的数据添加上batch_size维度，以批处理的方式读出数据。可以设置批处理数据大小，是否重复读取数据，容量大小，队列末尾大小，读取线程等属性。 example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([vertor_example, vertor_label], batch_size=10, capacity=100, min_after_dequeue=10) # 初始化Session with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() # 线程管理器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) print(sess.run(tf.shape(example_batch))) # [10 7] print(sess.run(tf.shape(label_batch))) # [10 1] print(sess.run(example_batch)[3]) # [ 19. 91. 0. 1. 1. 0. 1.] coord.request_stop() coord.join(threads) ''' 对于使用所有Tensorflow的I/O操作来说开启和关闭线程管理器都是必要的操作 with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() # 线程管理器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # Your code here~ coord.request_stop() coord.join(threads) '''
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