Python机器学习的入门指南：从数据导入到高级分析

2023-04-19 02:24:07

Python机器学习数据导入指南

简介

在机器学习模型训练过程中，数据扮演着至关重要的角色。学习如何高效地导入数据是掌握机器学习必不可少的环节。本文将深入探讨Python中常用的五种数据导入方法，为你的机器学习之旅奠定坚实的基础。

加载scikit-learn中的数据集

scikit-learn是Python机器学习领域不可或缺的库，它内置了大量真实世界中的数据集，便于你快速上手。要加载这些数据集，只需导入load_boston等函数即可。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

创建模拟数据集

如果没有真实的数据集，你可以使用NumPy或Pandas等库创建模拟数据集。NumPy提供了一个randn函数，可以轻松生成符合特定分布的随机数据。

import numpy as np
data = np.random.randn(100, 5)

导入CSV数据集

CSV是一种广泛使用的文本格式，适用于存储数据。你可以使用Pandas库的read_csv函数轻松导入CSV数据集。

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

导入Excel数据集

Excel也是存储和分析数据的一种流行格式。Pandas库同样提供了read_excel函数，用于导入Excel数据集。

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

连接MySQL数据库

如果你将数据存储在MySQL数据库中，可以使用PyMySQL库建立连接并导入数据。connect函数用于建立连接，而cursor.execute和cursor.fetchall函数用于执行查询和获取结果。

import pymysql

# 连接数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name')

# 创建游标
cursor = connection.cursor()

# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM table_name')

# 获取结果
data = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
connection.close()