Python載入csv檔案的兩種方式__Python

本文主要講解下Python載入csv檔案的兩種方式，如果知道如何處理的就不必往下看了。

下面來簡單介紹下。

執行個體中的資料集是kaggle的Digit Recognizer的train.csv檔案，資料格式很特別也很普遍，截圖如下：

csv檔案中每行資料的每個特徵列都是用逗號“，”隔開。CSV檔案中除了儲存數值外，還有一些屬性值，如第一行以及第一列的label標籤。所以在處理是需要進行相應的處理。

下面介紹下兩種載入這種csv檔案的方法 方法一：使用Python的csv模組

csv模組中的函數

reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)

參數說明：
csvfile，必須是支援迭代(Iterator)的對象，可以是檔案(file)對象或者列表(list)對象，如果是檔案對
象，開啟時需要加”b”標誌參數。

dialect，編碼風格，預設為excel的風格，也就是用逗號（,）分隔，dialect方式也支援自訂，通過調用register_dialect方法來註冊，下文會提到。

fmtparam，格式化參數，用來覆蓋之前dialect對象指定的編碼風格。

負載檔案代碼：

import csv  def loadCSVfile1():    list_file = []    with open('train.csv','rb') as csv_file:          all_lines=cvs.reader(csv_file)          for one_line in all_lines:              list_file.append(one_line)      list_file.remove(list_file[0])    arr_file = array(list_file)    label = arr_file[:, 0]    data = arr_file[:, 1:]    return data, label  

載入csv核心部分還是

其中，‘rb’中的r表示“讀”模式，因為是檔案對象，所以加‘b’。open()返回了一個檔案對象
myFile，reader(myFile)只傳入了第一個參數，另外兩個參數採用預設值，即以excel風格讀入。reader()返回一個
reader對象all_lines,all_lines是一個list，當調用它的方法lines.next()時，會返回一個string。上面程式的效果是將csv
檔案中的文本按行列印，每一行的元素都是以逗號分隔字元’,’分隔得來。 方法一：使用Python的numpy庫

有了numpy，Python對於資料的處理可以說是如虎添翼，速度也大大提升。使用numpy首先要在前面載入numpy庫,代碼如下：

import numpy as np

對於上面的csv檔案，下面程式用來讀取資料部分：

def loadCSVfile2():    tmp = np.loadtxt("train.csv", dtype=np.str, delimiter=",")    data = tmp[1:,1:].astype(np.float)#載入資料部分    label = tmp[1:,0].astype(np.float)#載入類別標籤部分    return data, label #返回array類型的資料

三行代碼，很簡便。最後的結果是array類型，type為float64

代碼很簡單，僅供參考。