代码语言：javascript复制
近期小编也开始学习python语音，基于VSCODE开发一些数据分析，API接口导入，一直技术难点就是如何对接EXCEL中的数据，
终于在网络上总结获取到pands数据分析导入的能力，故分享给大家，谢谢一，CSV文件读和写
（1）通过标准的Python中的库导入CSV文件
CSV，用来处理CSV文件,这个类库中的阅读器（）函数用来读入CSV文件。
当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个numpy的数组，用来训练算法模型。
代码语言：javascript复制#!/usr/bin/python3
from csv import reader
import numpy as np
filename='pima_data.csv' #这个文件中所有数据都是数字，并且数据中不包含文件头。
with open(filename,'rt') as raw_data:
readers = reader(raw_data, delimiter=',')
x=list(readers)
data=np.array(x).astype('float')
print(data.shape)（2）采用numpy的导入CSV文件
可以使用Munpy的loadtxt（）函数导入数据。
使用这个函数处理的数据没有文件头，并且所有的数据结构都是一样的，也就是说，数据类型都是一样的。
代码语言：javascript复制#!/usr/bin/python3
import numpy as np
filename='pima_data.csv'
with open(filename,'rt') as raw_data:
data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
print(data.shape)（3）采用Pandas导入CSV文件 - 机器学习项目中常用来做数据清洗与数据准备工作,推荐使用。
使用熊猫来导入文件需要使用pandas.read_csv（）函数。这个函数的返回值是数据帧，可以很方便地进行下一步的处理。
代码语言：javascript复制#!/usr/bin/python3
from pandas import read_csv
filename='iris.data.csv'
names=['separ-length','separ-width','petal-length','petal-width','class']
dataset=read_csv(filename,names=names)
print(dataset.shape)
