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如何从UCI机器学习存储库将数据集(.data和.names)直接读取到Python DataFrame中

从UCI机器学习存储库将数据集(.data和.names)直接读取到Python DataFrame中,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了pandas库,它是一个用于数据处理和分析的强大工具。
  2. 导入所需的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import urllib
  1. 使用urllib库中的urlopen函数打开UCI机器学习存储库中的.data文件,并读取数据:
代码语言:txt
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url_data = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
data = urllib.request.urlopen(url_data)
  1. 创建一个空的DataFrame对象:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame()
  1. 通过循环逐行读取数据,并将每行数据添加到DataFrame中:
代码语言:txt
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for line in data:
    line = line.decode("utf-8")  # 将字节数据解码为字符串
    line = line.strip()  # 去除行尾的换行符
    line_data = line.split(",")  # 将每行数据按逗号分割为列表
    df = df.append(pd.Series(line_data), ignore_index=True)  # 将列表转换为Series,并添加到DataFrame中
  1. 使用urllib库中的urlopen函数打开UCI机器学习存储库中的.names文件,并读取数据:
代码语言:txt
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url_names = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.names"
names = urllib.request.urlopen(url_names)
  1. 解析.names文件,提取特征名称,并将其设置为DataFrame的列名:
代码语言:txt
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feature_names = []
for line in names:
    line = line.decode("utf-8")
    if line.startswith("1."):
        feature_name = line.split(":")[0].strip()
        feature_names.append(feature_name)
df.columns = feature_names

现在,数据集已经成功读取到了Python DataFrame中。你可以使用pandas库提供的各种函数和方法对数据进行处理、分析和可视化。

注意:以上代码示例中的数据集是UCI机器学习存储库中的鸢尾花数据集,你可以根据需要修改URL地址来读取其他数据集。另外,为了简化示例,没有进行异常处理和数据类型转换,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的处理。

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