如何在 python 中读取数据集：使用 pandas 读入数据表，方法是使用 pd.read_csv()、pd.read_excel() 或 pd.read_json()。使用 numpy 读入多维数组，方法是使用 np.genfromtxt()。使用 scikit-learn 加载标准数据集，方法是使用 datasets.load_digits() 或 datasets.load_iris()。其他方法包括使用 python 的 csv 和 json 模块，以及第三方库如 xlrd。

如何在 Python 中读取数据集

在机器学习和数据科学中，读取和处理数据集至关重要。Python 提供了多种库和函数，可以让这个过程变得简单而高效。

1. 使用 Pandas

Pandas 库提供了读取和操作数据表的强大方法。要使用 Pandas 读取数据集，请使用以下步骤：

<code class="python">import pandas as pd

# 从 CSV 文件读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从 Excel 文件读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从 JSON 文件读取数据集
df = pd.read_json('data.json')

2. 使用 NumPy

NumPy 库提供了读取和操作多维数组的方法。要使用 NumPy 读取数据集，请使用以下步骤：

<code class="python">import numpy as np

# 从 CSV 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

# 从 Excel 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.xlsx', delimiter=',', skip_header=1)

3. 使用 scikit-learn

scikit-learn 库提供了读取和加载各种数据集的便捷方法。要使用 scikit-learn 加载数据集，请使用以下步骤：

<code class="python">from sklearn import datasets

# 加载内置数据集
digits = datasets.load_digits()

# 加载第三方数据集
iris = datasets.load_iris()

4. 其他方法

除了以上库外，还有其他方法可以读取数据集，例如：

• 使用内置的 Python csv 模块（用于 CSV 文件）
• 使用内置的 Python json 模块（用于 JSON 文件）
• 使用第三方库，如 xlrd（用于 Excel 文件）

选择合适的方法

选择哪种方法读取数据集取决于数据集的格式、大小和所需的操作。如果需要处理数据表，Pandas 是一个不错的选择。如果需要处理多维数组，NumPy 可以满足需要。scikit-learn 非常适合加载标准数据集。