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02.02.01. 读取数据集

举一个例子，我们首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件 ../data/house_tiny.csv中。 以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。 下面我们将数据集按行写入CSV文件中。

import os

os.makedirs(os.path.join('D:\Pyobject2023\object\DeepLearning', 'data'), exist_ok=True)

data_file = os.path.join('D:\Pyobject2023\object\DeepLearning', 'data', 'house_tiny.csv')

with open(data_file, 'w') as f:

f.write('NumRooms,Alley,Price\n') # 列名

f.write('NA,Pave,127500\n') # 每行表示一个数据样本

f.write('2,NA,106000\n')

f.write('4,NA,178100\n')

f.write('NA,NA,140000\n')

运行后会创建一个文件如下：

要从创建的CSV文件中加载原始数据集，我们导入pandas包并调用read_csv函数。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。

在上面一段代码加上：

import pandas as pd

data = pd.read_csv(data_file)

print(data)

返回：

  NumRooms   Alley    Price

0       NaN        Pave       127500

1 2.0  NaN                      106000

2 4.0  NaN                      178100

3       NaN         NaN       140000