作者：Tirthajyoti Sarkar

翻译：王雨桐

校对：丁楠雅

本文约2600字，建议阅读9分钟。

本文将带你了解UCI数据库的Python API，通过实际案例拆解并讲解代码。

本文将介绍如何为UCI机器学习库引入一个简单直观的API。用户可以借此查看数据集描述，搜索感兴趣的数据集，甚至可以根据数据集大小或机器学习任务分类下载。

介绍

UCI机器学习库是机器学习领域的一个神器。对于初学者和进阶学习者来说，它就像一家商店。它将数据库、业务知识以及用于机器学习算法实证分析的数据生成器集中在一起。1987年，加州大学欧文分校的David Aha和他的学生以ftp档案的形式创建了该网站。从那时开始，全世界的学生、教育工作者和研究人员将其作为机器学习数据集的主要来源。作为文档影响的一个标志，它已被引用超过1000次，使其成为计算机科学中引用率最高的100篇“论文”之一。

附UCI链接：

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

相比之下，用户要操纵门户网站费时费力，因为感兴趣的数据集没有简单直观的API或下载链接，必须跳转多个页面才能转到目标数据所在的原始页面。此外，如果你对特定类型的机器学习任务（例如回归或分类）感兴趣并且想要下载与该任务相对应的所有数据集，很难通过简单的命令实现。

我很高兴能为UCI ML网站引入一个简单直观的API，用户可以轻松查找数据集描述，搜索他们感兴趣的特定数据集，甚至可以按大小或机器学习任务分类下载数据集。

从此处下载

这是一个由MIT授权的Python 3.6开源代码库，它提供了函数和方法，以便用户通过交互方式使用UCI ML数据集。以下Github页面可以下载/复制/分离代码库。

附Github：

https://github.com/tirthajyoti/UCI-ML-API

所需要的包

运行此代码只需要以下三个广泛使用的Python包。为了便于安装这些支持包，setup.bash和setup.bat文件包含在我的repo中。只需在Linux / Windows shell中运行即可！

• Pandas

• Beautifulsoup 4

• Requests

如何运行？

首先，确保你已连接到网络！然后，只需下载/克隆Github中的repo，确保安装了以上包。

git clone https://github.com/tirthajyoti/UCI-ML-API.git

{your_local_directory}

然后转到已克隆Git的your_local_directory并在终端上运行以下命令。

python Main.py

随后将打开一个菜单，允许你执行各种任务。菜单的屏幕截图如下：

目前支持的特征和函数

以下是目前应用的特征（即上图中1-9）

1. 抓取整个网站以构建本地数据库，其中包括数据集名称，描述和URL。

2. 抓取整个网站以构建本地数据库，其中包括数据集名称，大小和机器学习任务。

3. 搜索并下载特定数据集。

4. 下载前几个数据集。

5. 显示所有数据集的名称。

6. 显示所有数据集的简要描述。

7. 搜索数据集的单行描述和网页链接（了解更多信息）。

8. 根据数据集大小下载数据集。

9. 根据与之关联的机器学习任务下载数据集。

案例（搜索并下载某个数据集）

例如，如果要下载著名的Iris数据集，只需从菜单中选择选项3，输入存储的本地数据库的名称（以便搜索更迅速）。 就可以下载Iris数据集并将其存储在名为“Iris”的文件夹中！

案例（搜索包含关键词的数据集）

如果选择选项7，将使用关键字进行搜索，得到名称与搜索字符串匹配的所有数据集（甚至部分）的简短摘要。你还可以获得每个结果的网页链接，以便根据需要进一步探索数据。 下面的屏幕截图是使用关键词Cancer进行搜索的结果。

如果你想另辟蹊径

如果你想避开这个简单的用户API，而使用基础函数，也是可行的。大致流程如下，首先导入必要的包。

from UCI_ML_Functions import *import pandas as pd

read_dataset_table()：从url读取数据集并进一步处理以便后续的数据清洗和分类。

url：

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

clean_dataset_table()：清洗原始数据集（数据框对象（DataFrame））并返回数据。处理后的数据删除了包含空缺值的观测。并且删除了“默认任务”列，该列用来显示与数据集关联的主机学习任务。

build_local_table(filename=None, msg_flag=True)：读取UCI ML网站并使用名称，大小，ML任务，数据类型等信息构建本地表。

• filename :用户可以选择的文件名。如果未选择，则选择默认名称（'UCI table.csv'）

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

build_dataset_list()：抓取UCI ML数据集页面的信息，并构建包含所有数据集信息的列表。

build_dataset_dictionary()：抓取UCI ML数据集页面的信息，并构建包含所有数据集名称和描述的字典(dictionary)。此外，还对应数据集生成了唯一标识符，下载器需要这个标识符字符串来下载数据文件。这种情况下，通用名称不起作用。

build_full_dataframe()：构建一个包含所有信息的数据框（DataFrame），包括用于下载数据的URL链接。

build_local_database(filename=None, msg_flag=True)：读取UCI ML网站并使用以下信息构建本地数据库：name，abstract，data page URL。

• filename：可由用户选择的文件名。如果未选择，程序将选择默认名称（'UCI database.csv'）

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

return_abstract(name,local_database=None,msg_flag=False)：通过搜索给定的名称，返回特定数据集的单行描述（以及更多信息的网页链接）。

• local_database：本地存储的数据库名称（CSV文件），即在同一目录中，其中包含有关UCI ML repo上所有数据集的信息

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

describe_all_dataset(msg_flag=False)：调用build_dataset_dictionary函数并显示所有数据集的描述。

print_all_datasets_names(msg_flag=False)：调用build_dataset_dictionary函数并显示所有数据集的名称。

extract_url_dataset(dataset,msg_flag=False)：给定数据集标识符，此函数提取实际原始数据所在页面的URL。

download_dataset_url(url,directory,msg_flag=False,download_flag=True)：从给定url中的链接下载所有文件。

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

• download_flag：默认为True。如果设置为False，则仅创建目录但不下载（用于测试目的）

download_datasets(num=10,local_database=None,msg_flag=True,download_flag=True)：下载数据集并将它们放在以数据集命名的本地目录中。默认情况下，仅下载前10个数据集。用户可以选择要下载的数据集数量。

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

• download_flag：默认为True。如果设置为False，则仅创建目录但不启动下载（用于测试目的）

download_dataset_name(name,local_database=None,msg_flag=True,download_flag=True)：根据下载指定名称的数据集。

• local_database：本地存储的数据库名称（CSV文件），即在同一目录中包含有关UCI ML存储库中所有数据集的名称和URL信息

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

• download_flag：默认为True。如果设置为False，则仅创建目录但不启动下载（用于测试目的）

download_datasets_size(size='Small',local_database=None,local_table=None,msg_flag=False,download_flag=True)：下载满足'size'标准的所有数据集。

• size：用户想要下载的数据集的大小。取值可以是以下任何一种：‘Small’, ‘Medium’, ‘Large’, ’Extra Large’。

• local_database：本地存储的数据库名称（CSV文件），即在同一目录中包含有关UCI ML存储库中所有数据集的名称和URL信息。

• local_table：本地存储的数据库名称（CSV文件），即在同一目录中包含关于UCI ML repo上所有数据集的特征信息，即样本数量以及数据集执行的机器学习任务类型。

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）。

• download_flag：默认值为True。如果设置为False，则仅创建目录而不下载（用于测试目的）。

download_datasets_task(task='Classification',local_database=None,local_table=None,msg_flag=False,download_flag=True)：下载用户想要的所有符合ML任务标准的数据集。

• task：用户想要下载数据集的机器学习任务。task取值可以是以下任何一种：'Classification', 'Recommender Systems', 'Regression', 'Other/Unknown', 'Clustering', 'Causal Discovery'

• local_database：本地存储的数据库名称（CSV文件），即在同一目录中包含有关UCI ML存储库中所有数据集的名称和URL信息

• local_table：本地存储的数据库名称（CSV文件），即在同一目录中包含关于UCI ML repo上所有数据集的特征信息，即样本数量以及数据集执行的机器学习任务类型

• msg_flag：控制信息复杂度（verbosity）

• download_flag：默认值为True。如果设置为False，则仅创建目录而不下载（用于测试目的）

原文标题：

Introducing a simple and intuitive Python API for UCI machine learning repository

原文链接：

https://www.codementor.io/tirthajyotisarkar/introducing-a-simple-and-intuitive-python-api-for-uci-machine-learning-repository-p8dfargnt

译者简介

王雨桐，UIUC统计学在读硕士，本科统计专业，目前专注于Coding技能的提升。理论到应用的转换中，敬畏数据，持续进化。

翻译组招募信息

工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。

你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。

点击文末“阅读原文”加入数据派团队~

点击“阅读原文”拥抱组织