python如何获取数据集

在Python中获取数据集可以通过多种方式，以下是一些常见的方法：

使用内置的`open（）`函数读取文本文件

 with open（'dataset.txt', 'r'） as file: data = file.read（） 

使用`csv`模块读取CSV文件

 import csv with open（'dataset.csv', 'r'） as file: reader = csv.reader（file） data = list（reader） 

使用`pandas`库读取各种格式的数据集

 import pandas as pd data = pd.read_csv（'dataset.csv'） 

使用`numpy`库读取二进制数据集

 import numpy as np data = np.fromfile（'dataset.bin', dtype=np.float32） 

使用`h5py`库读取HDF5文件

 import h5py with h5py.File（'dataset.hdf5', 'r'） as file: data = file['dataset_name'][:] 

使用`sklearn`库的内置数据集

 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris（） 

使用`tensorflow`库的内置数据集

 import tensorflow as tf （X_train, y_train）, （X_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（） 

使用`requests`库获取在线数据集

 import requests response = requests.get（'http://example.com/dataset.csv'） data = response.content.decode（'utf-8'） 

使用`pandas`库读取Excel文件

 data = pd.read_excel（'dataset.xlsx'） 

使用`sqlalchemy`模块连接MySQL数据库并读取数据

 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine（'mysql+pymysql://username:password@host/database'） data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', engine） 

使用`pandas`库读取SAS数据集

 data = pd.read_sas（'dataset.sas7bdat'） 

使用`pandas`库读取R数据集

 data = pd.read_csv（'dataset.csv', sep='；'） 

使用`pandas`库读取JSON格式数据

 import json with open（'dataset.json'） as file: data = json.load（file） 

使用`pandas`库读取数据库中的数据

 data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', engine） 

以上方法涵盖了从文件、数据库、网络等多个来源获取数据集的方式。选择合适的方法取决于数据集的具体格式和来源