我们可以使用pandas中的read_json方法来读取 JSON 文件。然后,使用concat方法将多个数据框合并为一个。 以下是一个示例代码,演示了如何加载多个 JSON 文件并将它们合并: importpandasaspdimportglob# 获取当前目录下所有 JSON 文件path='path/to/your/json/files/'# 替换为您的文件路径all_files=glob.glob(path+"*...
多个BuilderConfig需要在读取时指定name BuilderConfig通常需要设定的参数为name、version、description。name除了前文中需要在load时当作参数之外,也是在.cache路径中数据集Full_version(与脚本名称一致,即你自己定义的数据集名称)的name文件夹;version会定义name文件夹中的version文件夹名称。description是字符串,内容为对数据...
#多个 CSV 文件: dataset = load_dataset('csv', data_files=['my_file_1.csv', 'my_file_2.csv', 'my_file_3.csv']) #将训练和测试拆分映射到特定的 CSV 文件: dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': ['my_train_file_1.csv', 'my_train_file_2.csv'] 'test': 'my_...
pythonload_dataset多个json文件 # 使用 Python 加载多个 JSON 文件的数据集 在数据分析和数据科学领域,我们经常会遇到需要从多个文件中加载数据的场景。特别是在处理 JSON 格式的数据时,我们可能需要将多个 JSON 文件合并为一个数据集,以便进行后续的分析和建模。本文将介绍如何使用 Python 的 `pandas` 库,轻松地加...
处理多个数据集 许多数据集都可以使用**DatasetDict.map()**同时处理。例如,将训练集和测试集中的sentence1字段进行分词: >>> from datasets import load_dataset # 加载所有数据集>>> dataset = load_dataset('glue', 'mrpc') >>> encoded_dataset = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples["sente...