concat()函数一般用于两个DataFrame之间的直接拼接 pd.concat([data_1, data_2], axis = 0/1) # 链接数据帧,通过修改参数axis使数据帧在行或列上拼接 1. 2. 如果要进行等值连接,就需要使用merge()函数。 pd.merge(data_1, data_2,on='col_name') #对data1和data2中col_name列相同值的行进行合并,...
先看一眼我们拿到的数据: 在数据中有浮点数, 有字符串, 现在我们要做的就是制作满足pytorch条件的数据集。 1.先加载数据集 2.选出我们需要的行 3.将字符串类型数据转换成浮点数型 4.将数据集保存在新的excel文件中 1.使用pd.read_excel()方法读取excel表格中的数据 #读取到excel文件中的数据集 path = r...
使用Pandas库读取CSV文件,并将其转换为PyTorch张量: import pandas as pd import torch # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据转换为PyTorch张量 tensor_data = torch.tensor(data.values) 复制代码 使用PyTorch的Dataset和DataLoader类来读取CSV文件: import torch from torch.utils.data im...
入门Pytorch时遇到的一些坑(第一期) 1.使用pandas导入csv文件 命令如下: df=pd.read_csv(r"C:\data\data1.csv")#注意要不加r则要将'\'换成'/'。或直接写:df=pd.read_csv("C:/data/data1.csv") 2.df.head()函数注意事项 若要执行df.head(4)命令查看结果,在pycharm中需要使用print(df.head(4)...
对于csv文件来说,可以使用pandas来加载数据,加载之后的数据进行简单的处理之后,我们可以丢到torch之中的Dataset模板之中,之后使用torch的DataLoader来加载数据。 train_data, test_data = pd.read_csv('./.train_new.csv').values, pd.read_csv('./test_un.csv').values 之后将加载进来的数据进行打乱处理,我们...
self.data_path.append(os.path.join(data_dir, self.file_name[index]))def__len__(self):returnlen(self.file_name)def__getitem__(self, index):# 读取每一个数据data = pd.read_csv(self.data_path[index], header=None)# 转成张量data = torch.tensor(data.values)returndata ...
要使用PyTorch读取CSV数据集,可以使用Python的pandas库来加载CSV文件,并将其转换为PyTorch张量。下面是一个简单的示例: import pandas as pd import torch # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('dataset.csv') # 提取特征和标签列 features = data.iloc[:, :-1].values labels = data.iloc[:, -1].values ...
importpandasaspdimporttorchdata=pd.read_csv('./credit-a.csv',header=None)data.head() 回到顶部 数据处理 我们先取出X. X=data.iloc[:,:-1]X.head() 然后再取出Y: 注意这里由于标签只含有-1和1,所以我们要将-1变为0,我们使用replace函数。
data = pd.read_csv('text_data.csv') texts = data['text'].values labels = data['label'].values 进行分词和向量化: # 分词和向量化 vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000) # 可以调整特征数量 X = vectorizer.fit_transform(texts).toarray() ...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline 我们可以使用pandas库的read_csv()方法来导入包含我们的数据集的CSV文件。 dataset = pd.read_csv(r'E:Datasetscustomer_data.csv') 让我们输出数据集 : ...