Python基础知识之pandas加载本地txt格式或csv格式的数据_.csv用pd重新加载一下

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前言

今天需要使用pytorch处理自己的数据，由于数据存储格式为txt和csv，因此需要使用pandas包。

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一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.读取txt格式的数据

代码如下（示例）：

import pandas as pd
data = pd.read_table('./emb.txt',sep=' ',header=None)
x = data.values
print(data)
1
2
3
4

其中，read_table返回一个DataFrame，以二维形式存储。其中比较重要的就是 shape参数和values参数了。由于我的数据没有列名，所以设置 header=None 。若不写head=None，则读入txt数据时，会没了第一行的数据。sep=‘ ’ 表示我的数据使用空格作为间隔。

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2.读取CSV格式的数据

pd.read_csv(filepath, sep=',',header='infer')
1

1.filepath: 文件所在处的路径；

2.sep：指定分隔符，默认为逗号’,’；

3.header：int or list of ints, default ‘infer’。指定哪一行作为表头。默认设置为0（即第一行作为表头），如果没有表头的话，要修改参数，设置header=None。

下面附一张参数详解图：

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三、总结

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了如何使用pandas加载本地数据，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。