這篇文章主要介紹python如何讀取數據，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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利用pandas中的read_csv模塊直接將數據讀取出來。

data = pd.read_csv('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt',header = None)

上面的代碼，read_csv中前面的是數據集存放的路徑，后面的header很重要，經常以為少了header，數據的總量減小了1，因為少掉的那一行數據變成了DataFrame里面的列索引。

還有一種是比較傳統的方法，直接用open打開文件，把文件里面的信息先取出來，不管取出來是什么樣子的，先取出來再說，想要作什么處理直接對取出的變量做處理即可。

f= open('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt','rb')
 
dataset = pickle.load(f)
#這種方法適用于自己存取自己的數據，有時候在讀取別人的數據的時候是不行的，因為別人存數據的方式不一定是用pickle.dump的方
##式存數據的。
 
f = open('/home/nw/Desktop/dataset/iris.txt')
 
'''
注意這里的open后面最好不要加上其他的讀取方式，不需要‘rb’之類的讀取方式。因為在后續的數據處理中可能還需要將二進制的數
據轉換成自己想要的個數。 
'''
 
lines = f.readlines()
 
'''
 
現在lines中已經包含了所有的數據信息，我們想要得到的數據格式都可以基于lines做處理。如我讀出的iris數據格式是一個列表的形
式，使用len(lines)得到列表中元素的個數是151，打印出lines,可以看到lines中每個元素都是一個字符串，并且每個字符串后面都
有'\n'的換行字符，最后一行是空行，所以最后一行是多余，并且要去掉每行中的'\n'
 
'''
 
arr = []
 
for i in range(len(lines)):
 
    if lines[i] != '\n':
 
        arr.append(lines[i])
 
for i in range(len(arr)):
 
    arr[i] = arr[i].strip('\n')#將每行的'\n'脫去

以上是python如何讀取數據的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道！

網頁標題：python如何讀取數據
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