记录python读取csv文件

记录一下python读取文件

在做对比实验的过程当中，往往会遇到很多需要从.csv文件中读取数据的情况，因为做深度学习用的是python，所以下面记录一下使用python读取.csv文件的方法。

读取.csv文件，这里使用到了pandas库（一个数据处理很常用的库）。

import pandas as pdtestfilepath = "数据路径"
testfile = pd.read_csv(testfilepath + "文件名.csv", header=None, index_col=False)
# 后面的header和index_col可以看后续说明

使用pd.read_csv（）即可读取.csv文件，读取出来的是一个dataframe类型的数据，对于pd.read_csv()的用法，可以参考这位博主的pd.read_csv用法

（关于index_col，在另一篇文章找到以下评论：
index_col: 可选值类型为int,sequence对象或者False, 默认为None 该参数指定csv中的一列作为每行的索引，如果指定了一个sequence对象,那么意味着该DataFrame使用了复合索引。如果指定的文件是非对齐的并且在行的末尾有列分隔符（非对齐的：比如每行的单元格数目不一致）,你必须显示声明index_col的值为False来告诉pandas不使用第一列作为索引。）

对于需要将dataframe类型的数据转换成array类型的，可以直接使用.values

testfile.values

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