在Python中,导入本地数据集通常有以下几种方法:
1. 使用`pandas`库:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('路径/文件名.csv') 导入CSV文件
data = pd.read_excel('路径/文件名.xlsx') 导入Excel文件
data = pd.read_json('路径/文件名.json') 导入JSON文件
data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM 表名', conn) 从SQLite数据库中导入数据集
2. 使用`numpy`库:
import numpy as np
data = np.loadtxt('路径/文件名.txt') 导入文本文件中的数据
3. 使用内置的`open()`函数:
with open('路径/文件名.txt', 'r') as file:
data = file.read() 读取文本文件内容
4. 使用其他库,例如`sqlite3`、`requests`等,根据数据集类型选择相应的方法。
请确保文件路径正确,文件格式与导入函数匹配,并且文件位于Python脚本或Jupyter Notebook相同的目录中,或者将其添加到Python模块搜索路径中