《Python机器学习手册——从数据预处理到深度学习》

这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练。


02-加载数据

包括:

  1. 加载样本数据集
  2. 创建仿真数据集
  3. 加载CSV文件
  4. 加载Excel文件
  5. 加载json文件
  6. 查询SQL数据库

其中1、2部分内容主要是sklearn库中datasets的基本应用,在02-加载数据:加载数据集进行详细叙述。

3-6部分主要是不同文件的读入,采用pandas模块,本文也会结合其他笔记进行补充。

02-3 加载CSV文件

CSV文件读写之前写过一篇,基本满足日常需求:https://www.cnblogs.com/camilia/p/16008389.html

在实际使用中会随时进行补充。

02-4 加载Excel文件

  1. import pandas as pd
  2. # sheetname 指加载哪张数据表,可以是表名字符串,也可以是表号(0开始)
  3. # 如果需要读取多个表,sheetname可以作为列表,返回值为dataframe的字典
  4. dataframe = pd.read_excel(url, sheetname = 0, header = 1)

02-5 加载json文件

  1. import pandas as pd
  2. dataframe = pd.read_json(url, orient = 'columns')

orient有多个选择状态,参考:https://blog.csdn.net/qq_41562377/article/details/90203805

最终也是将字符串数据转换为dataframe格式。

也可以采用json模块直接读取字典或列表。

02-6 查询SQL数据库

  1. import pandas as pd
  2. from sqlalchemy import create_engine
  3. # 创建一个数据库的连接
  4. database_connection = create_engine('sqline:///sample.db')
  5. # 加载数据
  6. dataframe = pd.read_sql_query('SELECT * FROM data', database_connection)

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