Перейти к содержимому

Как импортировать датасет в python

  • автор:

�� Как загрузить датасет в питон: простой гид для начинающих ��

С помощью библиотеки Pandas вы можете легко загрузить датасеты из различных форматов, таких как CSV, Excel, JSON и других.

 import pandas as pd # Загрузка CSV-файла data = pd.read_csv('dataset.csv') # Просмотр первых нескольких строк датасета print(data.head()) 

2. Используйте библиотеку NumPy

Если ваш датасет представляет собой файл формата CSV или TXT, можно воспользоваться библиотекой NumPy для его загрузки.

 import numpy as np # Загрузка CSV-файла с помощью библиотеки NumPy data = np.genfromtxt('dataset.csv', delimiter=',') # Просмотр первых нескольких строк датасета print(data[:5]) 

3. Используйте библиотеку Scikit-learn

Если ваш датасет является популярным, вы можете воспользоваться библиотекой Scikit-learn, которая предоставляет готовые функции для загрузки некоторых известных датасетов.

 from sklearn.datasets import load_iris # Загрузка датасета Iris data = load_iris() # Просмотр данных датасета print(data.data) 

Детальный ответ

Как загрузить датасет в Питон

Привет! В этой статье я подробно распишу, как загрузить датасет в Python. Загрузка данных — важный этап в исследовании и анализе данных, и Python предоставляет нам множество инструментов для этого.

1. Использование библиотеки Pandas

Одним из самых распространенных способов загрузки датасета в Python является использование библиотеки Pandas. Pandas предоставляет нам функцию read_csv() , которая позволяет загружать данные из CSV-файлов.

import pandas as pd # Загрузка датасета из CSV-файла dataset = pd.read_csv('путь_к_файлу.csv')

При использовании функции read_csv() важно убедиться, что указываете правильный путь к файлу. Если файл находится в том же каталоге, что и ваш скрипт Python, вы можете указать только имя файла.

2. Загрузка данных с помощью библиотеки NumPy

Если ваш датасет представлен в виде массива или матрицы, вы можете воспользоваться библиотекой NumPy для его загрузки.

import numpy as np # Загрузка датасета из массива dataset = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

Приведенный выше пример загружает датасет, представленный в виде двумерного массива. Вы можете адаптировать этот код в соответствии с вашими потребностями.

3. Загрузка данных с помощью библиотеки Scikit-Learn

Библиотека Scikit-Learn предоставляет нам возможность загружать некоторые популярные датасеты напрямую из библиотеки.

from sklearn import datasets # Загрузка датасета Iris dataset = datasets.load_iris() X = dataset.data y = dataset.target

В приведенном выше примере мы загружаем датасет Iris, который является одним из самых популярных датасетов для задач классификации. Мы сохраняем входные данные в переменную X и целевые значения в переменную y .

4. Загрузка данных с помощью библиотеки TensorFlow

Если вы работаете с нейронными сетями или глубоким обучением, вы можете воспользоваться библиотекой TensorFlow для загрузки датасетов.

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist # Загрузка датасета MNIST (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

Пример выше загружает датасет MNIST, который состоит из изображений рукописных цифр. Мы сохраняем обучающие и тестовые данные в переменные X_train , y_train , X_test и y_test .

5. Загрузка данных с помощью библиотеки CSV

Если ваши данные представлены в формате CSV, вы также можете использовать библиотеку CSV для их загрузки.

import csv # Загрузка датасета из CSV-файла dataset = [] with open('путь_к_файлу.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: dataset.append(row)

В приведенном выше примере мы используем модуль csv для чтения CSV-файла по строкам и добавления их в список dataset .

Заключение

Загрузка датасетов в Python может быть легкой задачей, благодаря богатству библиотек и инструментов, доступных в языке. В этой статье я рассмотрел различные способы загрузки данных с помощью библиотек Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow и CSV. Выбор конкретного метода загрузки зависит от формата вашего датасета и требований вашего проекта. Используйте приведенные примеры и адаптируйте их под свои нужды. Надеюсь, что эта статья помогла вам разобраться, как загрузить датасет в Python!

5 простых шагов: как сделать датасет из csv в Python ��

Чтобы создать датасет из CSV файла в Python, вам понадобится использовать библиотеку pandas. Вот простой пример:

 import pandas as pd # Загрузить данные из CSV файла data = pd.read_csv('имя_файла.csv') # Просмотреть первые несколько строк датасета print(data.head()) 

В этом примере мы импортируем библиотеку pandas и используем функцию read_csv() для загрузки данных из CSV файла. Затем мы выводим первые несколько строк датасета с помощью функции head() .

Детальный ответ

Как сделать датасет из CSV в Python

CSV (Comma Separated Values) — это формат файла, который используется для хранения табличных данных. Этот формат широко используется в различных областях, включая науку о данных и анализ данных. В этой статье мы рассмотрим, как создать датасет из файла CSV с помощью Python.

Шаг 1: Установка библиотеки pandas

Для работы с CSV-файлами в Python мы будем использовать библиотеку pandas. Она предоставляет широкий спектр функций для работы с табличными данными. Чтобы установить ее, выполните следующую команду в командной строке:

pip install pandas

Шаг 2: Импорт библиотеки pandas

После установки pandas нужно импортировать ее в ваш код. Для этого добавьте следующую строчку в начало вашего скрипта:

import pandas as pd

Шаг 3: Загрузка файла CSV

Теперь, когда у вас есть pandas и вы импортировали его, вы можете начать работать с файлом CSV. Для загрузки файла используйте метод read_csv() . В качестве аргумента укажите путь к вашему файлу CSV.

data = pd.read_csv("путь_к_файлу.csv")

Здесь data — это название переменной, в которую будут загружены данные из файла.

Шаг 4: Работа с данными

Теперь, когда вы загрузили файл CSV, вы можете выполнять различные операции над данными. Ниже приведены некоторые примеры:

Отображение первых нескольких строк данных
print(data.head())

Метод head() позволяет вывести первые несколько строк данных из вашего датасета.

Отображение последних нескольких строк данных
print(data.tail())

Метод tail() позволяет вывести последние несколько строк данных из вашего датасета.

Отображение информации о данных
print(data.info())

Метод info() позволяет вывести информацию о вашем датасете, включая информацию о типах данных и наличие пропущенных значений.

Шаг 5: Работа с колонками

Вы также можете выполнять различные операции с колонками данных. Ниже приведены некоторые примеры:

Выбор конкретной колонки
column = data["название_колонки"]

Здесь название_колонки — это название колонки, которую вы хотите выбрать.

Добавление новой колонки
data["новая_колонка"] = значения

Здесь новая_колонка — это название новой колонки, которую вы хотите создать, а значения — это значения, которые будут присвоены этой колонке.

Шаг 6: Сохранение изменений

Когда вы закончили работу с данными, вы можете сохранить изменения в новый файл CSV. Для этого используйте метод to_csv() . В качестве аргумента укажите путь к новому файлу CSV.

data.to_csv("путь_к_новому_файлу.csv", index=False)

Здесь путь_к_новому_файлу.csv — это путь к новому файлу, в который будут сохранены изменения. Аргумент index=False предотвращает запись индексов строк в файл CSV.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как создать датасет из файла CSV с помощью Python. Мы установили библиотеку pandas, загрузили файл CSV, выполнели различные операции над данными и сохранели изменения в новый файл. Теперь вы можете применить эти знания к своим проектам и упростить работу с табличными данными в Python.

DataSet Mnist в Python – Базовый импорт и построение

Добро пожаловать в этот учебник на DataSet Mnist. В этом уроке мы узнаем, что такое DataSet Mnist, как импортировать его в Python и как построить его с помощью MATPLOTLIB.

Какой набор данных Mnist?

Mnist Set – большая коллекция Рукописные цифры. Это очень популярный набор данных в области обработки изображений. Часто используется для сравнительных алгоритмов обучения машины.

Мнист это коротко для Модифицированный Национальный институт стандартов и базы данных технологий.

Mnist содержит коллекцию 70 000, 28 х 28 Изображения рукописных цифр от От 0 до 9.

Набор данных уже разделен на наборы обучения и тестирования. Мы увидим это позже в руководстве.

Для получения дополнительной информации о Mnist, обратитесь к его Page Wikipedia Отказ Мы собираемся импортировать набор данных из KERAS.

Давайте начнем с загрузки набора данных в нашу ноутбук Python.

Загрузка мниста из кера

Сначала мы должны импортировать набор данных Mnist из модуля KERAS.

Мы можем сделать это, используя следующую строку кода:

from keras.datasets import mnist

Теперь мы загрузим обучение и тестирование на отдельные переменные.

(train_X, train_y), (test_X, test_y) = mnist.load_data()

Давайте узнаем, сколько изображений в наборах тренировки и тестирования. Другими словами, давайте попробуем выяснить расщепленное соотношение этого набора данных.

Чтобы узнать больше о разделении соотношения, обратитесь к этому руководству о том, как разделить данные на наборы обучения и тестирования.

Чтобы найти раскол соотношения, мы собираемся распечатать формы всех векторов.

print('X_train: ' + str(train_X.shape)) print('Y_train: ' + str(train_y.shape)) print('X_test: ' + str(test_X.shape)) print('Y_test: ' + str(test_y.shape))
X_train: (60000, 28, 28) Y_train: (60000,) X_test: (10000, 28, 28) Y_test: (10000,)

Мы можем видеть, что есть 60k изображения в тренировке и 10k изображений в наборе тестирования.

Размер нашего тренировочного вектора – (60000, 28, 28) это потому, что есть 60 000 изображений в оттенках серого с измерением 28х28.

Заполните код для загрузки набора данных Mnist

Вот полный код из этого раздела:

from keras.datasets import mnist #loading the dataset (train_X, train_y), (test_X, test_y) = mnist.load_data() #printing the shapes of the vectors print('X_train: ' + str(train_X.shape)) print('Y_train: ' + str(train_y.shape)) print('X_test: ' + str(test_X.shape)) print('Y_test: ' + str(test_y.shape))

Давайте узнаем, как построить этот набор данных.

Построение данных Mnist с использованием MATPLOTLIB

Всегда хорошая идея, чтобы построить набор данных, над которым вы работаете. Он даст вам хорошее представление о том, что вы имеете дело.

Как ответственный ученый с данными, должен быть ваш долг всегда настроить набор данных в качестве ноль шага.

Чтобы построить набор данных, используйте следующий кусок кода:

from matplotlib import pyplot for i in range(9): pyplot.subplot(330 + 1 + i) pyplot.imshow(train_X[i], cmap=pyplot.get_cmap('gray')) pyplot.show()

Вот как выглядит наши данные!

Представьте себе 70 000 изображений, как эти. Вот что находится внутри набора данных. Быть таким объемным, является одной из причин популярности набора данных.

Проблема распознавания почерков независимо от того, насколько тривиальный устарел сейчас. Была необходимость более сложной версии набора данных MNSIT, который может выступать в качестве его замены.

Есть ли более сложная версия DataSet Mnist?

Да, есть. Модный Мнист набор данных.

Мода Mnist Dataset

Модный набор данных Mnist – это более сложная замена для старого набора данных Mnist.

Этот набор данных содержит 70 000 Небольшая площадь 28 × 28 пикселей оттенков серогосетки предметов 10 видов одежды, таких как обувь, футболки, платья и многое другое.

Чтобы узнать, как импортировать и построить набор данных Mnist моды, прочитайте это руководство.

Заключение

В этом руководстве было опорно и построение набора данных Mnist в Python. Мы также обсудили более сложный замену этого набора данных, модного Mnist Set. Надеюсь, вы веселились с нами!

Читайте ещё по теме:

  • Как загрузить и построить DataSet Mnist в Python?
  • Create ConnectionS park & Python: MLlib Basic Statistics & Exploratory Data Analysis
  • Аргументы командной строки в Python
  • Делать свой первый классификатор машинного обучения в Scikit-Suart (Python)
  • Python: Нотация среза в списке
  • Python SQLite3 tutorial (Программирование баз данных)
  • Как очистить сайт AJAX с помощью Python
  • Метки dataset, python, tutorial

Встроенные Scikit-Learn datasets для машинного обучения

Библиотека Scikit-Learn предоставляет чистые датасеты, которые вы можете использовать при построении моделей машинного обучения. Они поставляются вместе с Scikit-Learn. Вам не нужно ничего скачивать. С помощью всего нескольких строк кода вы будете иметь готовые для работы данные.

Наличие готовых датасетов является огромным преимуществом, потому что вы можете сразу приступить к созданию моделей, не тратя время на получение, очистку и преобразование данных — на что специалисты по данным тратят много времени.

Даже после того, как вся подготовительная работа выполнена, применение выборок Scikit-Learn поначалу может показаться вам немного запутанным. Не волнуйтесь, через несколько минут вы точно узнаете, как использовать датасеты, и встанете на путь исследования мира искусственного интеллекта. В этой статье предполагается, что у вас установлены python, scikit-learn, pandas и Jupyter Notebook (или вы можете воспользоваться Google Collab). Давайте начнем.

Введение в Scikit-Learn datasets

Scikit-Learn предоставляет семь наборов данных, которые они называют игровыми датасетами. Не дайте себя обмануть словом «игровой». Эти выборки довольно объемны и служат хорошей отправной точкой для изучения машинного обучения (далее ML). Вот несколько примеров доступных наборов данных и способы их использования:

  • Цены на жилье в Бостоне — используйте ML для прогнозирования цен на жилье на основе таких атрибутов, как количество комнат, уровень преступности в городе.
  • Датасет диагностики рака молочной железы (Висконсин) — используйте ML для диагностики рака как доброкачественного (не распространяется на остальную часть тела) или злокачественного (распространяется).
  • Распознавание вина — используйте ML для определения типа вина по химическим свойствам.

В этой статье мы будем работать с “Breast Cancer Wisconsin” (рак молочной железы, штат Висконсин) датасетом. Мы импортируем данные и разберем, как их читать. В качестве бонуса мы построим простую модель машинного обучения, которая сможет классифицировать сканированные изображения рака как злокачественные или доброкачественные.

Чтобы узнать больше о предоставленных выборках, нажмите здесь для перехода на документацию Scikit-Learn.

Как импортировать модуль datasets?

Доступные датасеты можно найти в sklearn.datasets . Давайте импортируем необходимые данные. Сначала мы добавим модуль datasets , который содержит все семь выборок.

 
from sklearn import datasets

У каждого датасета есть соответствующая функция, используемая для его загрузки. Эти функции имеют единый формат: «load_DATASET()», где DATASET — названием выборки. Для загрузки набора данных о раке груди мы используем load_breast_cancer() . Точно так же при распознавании вина мы вызовем load_wine() . Давайте загрузим выбранные данные и сохраним их в переменной data .

 
data = datasets.load_breast_cancer()

До этого момента мы не встретили никаких проблем. Но упомянутые выше функции загрузки (такие как load_breast_cancer() ) не возвращают данные в табличном формате, который мы привыкли ожидать. Вместо этого они передают нам объект Bunch .

Не знаете, что такое Bunch? Не волнуйтесь. Считайте объект Bunch причудливым аналогом словаря от библиотеки Scikit-Learn.

Давайте быстро освежим память. Словарь — это структура данных, в которой данные хранятся в виде ключей и значений. Думайте о нем как о книге с аналогичным названием, к которой мы привыкли. Вы ищете интересующее вас слово (ключ) и получаете его определение (значение). У программистов есть возможность делать ключи и соответствующие значения какими угодно (могут быть словами, числами и так далее).

Например, в случае хранения персональных контактов ключами являются имена, а значениями — телефонные номера. Таким образом, словарь в Python не ограничивается его типичной репрезентацией, но может быть применен ко всему, что вам нравится.

Что в нашем Bunch-словаре?

Предоставленный Sklearn словарь Bunch — достаточно мощный инструмент. Давайте узнаем, какие ключи нам доступны.

 
 
print(data.keys())

Получаем следующие ключи:

  • data — это необходимые для предсказания данные (показатели, полученные при сканировании, такие как радиус, площадь и другие) в массиве NumPy.
  • target — это целевые данные (переменная, которую вы хотите предсказать, в данном случае является ли опухоль злокачественной или доброкачественной) в массиве NumPy.

Значения этих двух ключей предоставляют нам необходимые для обучения данные. Остальные ключи (смотри ниже) имеют пояснительное предназначение. Важно отметить, что все датасеты в Scikit-Learn разделены на data и target . data представляет собой показатели, переменные, которые используются моделью для тренировки. target включает в себя фактические метки классов. В нашем случае целевые данные — это один столбец, в котором опухоль классифицируется как 0 (злокачественная) или 1 (доброкачественная).

  • feature_names — это названия показателей, другими словами, имена столбцов в data .
  • target_names — это имя целевой переменной или переменных, другими словами, название целевого столбца или столбцов.
  • DESCR — сокращение от DESCRIPTION, представляет собой описание выборки.
  • filename — это путь к файлу с данными в формате CSV.

Чтобы посмотреть значение ключа, вы можете ввести data.KEYNAME, где KEYNAME — интересующий ключ. Итак, если мы хотим увидеть описание датасета:

 
 
print(data.DESCR)

Вот небольшая часть полученного результата (полная версия слишком длинная для добавления в статью):

.. _breast_cancer_dataset: Breast cancer wisconsin (diagnostic) dataset -------------------------------------------- **Data Set Characteristics:** :Number of Instances: 569 :Number of Attributes: 30 numeric, predictive attributes and the class :Attribute Information: - radius (mean of distances from center to points on the perimeter) - texture (standard deviation of gray-scale values) - perimeter - area - smoothness (local variation in radius lengths) - compactness (perimeter^2 / area - 1.0) - concavity (severity of concave portions of the contour) - concave points (number of concave portions of the contour) - symmetry - fractal dimension ("coastline approximation" - 1) . 

Вы также можете узнать информацию о выборке, посетив документацию Scikit-Learn. Их документация намного более читабельна и точна.

Работа с датасетом

Теперь, когда мы понимаем, что возвращает функция загрузки, давайте посмотрим, как можно использовать датасет в нашей модели машинного обучения. Прежде всего, если вы хотите изучить выбранный набор данных, используйте для этого pandas. Вот так:

 
 
# импорт pandas import pandas as pd # Считайте DataFrame, используя данные функции df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # Добавьте столбец "target" и заполните его данными. df['target'] = data.target # Посмотрим первые пять строк df.head()
mean radius mean texture mean perimeter mean area mean smoothness mean compactness mean concavity mean concave points mean symmetry mean fractal dimension worst texture worst perimeter worst area worst smoothness worst compactness worst concavity worst concave points worst symmetry worst fractal dimension target
0 17.99 10.38 122.80 1001.0 0.11840 0.27760 0.3001 0.14710 0.2419 0.07871 17.33 184.60 2019.0 0.1622 0.6656 0.7119 0.2654 0.4601 0.11890 0
1 20.57 17.77 132.90 1326.0 0.08474 0.07864 0.0869 0.07017 0.1812 0.05667 23.41 158.80 1956.0 0.1238 0.1866 0.2416 0.1860 0.2750 0.08902 0
2 19.69 21.25 130.00 1203.0 0.10960 0.15990 0.1974 0.12790 0.2069 0.05999 25.53 152.50 1709.0 0.1444 0.4245 0.4504 0.2430 0.3613 0.08758 0
3 11.42 20.38 77.58 386.1 0.14250 0.28390 0.2414 0.10520 0.2597 0.09744 26.50 98.87 567.7 0.2098 0.8663 0.6869 0.2575 0.6638 0.17300 0
4 20.29 14.34 135.10 1297.0 0.10030 0.13280 0.1980 0.10430 0.1809 0.05883 16.67 152.20 1575.0 0.1374 0.2050 0.4000 0.1625 0.2364 0.07678 0

Вы загрузили обучающую выборку в Pandas DataFrame, которая теперь полностью готова к изучению и использованию. Чтобы действительно увидеть возможности этого датасета, запустите:

 
df.info()
 RangeIndex: 569 entries, 0 to 568 Data columns (total 31 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 mean radius 569 non-null float64 1 mean texture 569 non-null float64 2 mean perimeter 569 non-null float64 3 mean area 569 non-null float64 4 mean smoothness 569 non-null float64 5 mean compactness 569 non-null float64 6 mean concavity 569 non-null float64 7 mean concave points 569 non-null float64 8 mean symmetry 569 non-null float64 9 mean fractal dimension 569 non-null float64 10 radius error 569 non-null float64 11 texture error 569 non-null float64 12 perimeter error 569 non-null float64 13 area error 569 non-null float64 14 smoothness error 569 non-null float64 15 compactness error 569 non-null float64 16 concavity error 569 non-null float64 17 concave points error 569 non-null float64 18 symmetry error 569 non-null float64 19 fractal dimension error 569 non-null float64 20 worst radius 569 non-null float64 21 worst texture 569 non-null float64 22 worst perimeter 569 non-null float64 23 worst area 569 non-null float64 24 worst smoothness 569 non-null float64 25 worst compactness 569 non-null float64 26 worst concavity 569 non-null float64 27 worst concave points 569 non-null float64 28 worst symmetry 569 non-null float64 29 worst fractal dimension 569 non-null float64 30 target 569 non-null int32 dtypes: float64(30), int32(1) memory usage: 135.7 KB

Несколько вещей, на которые следует обратить внимание:

  • Нет пропущенных данных, все столбцы содержат 569 значений. Это избавляет нас от необходимости учитывать отсутствующие значения.
  • Все типы данных числовые. Это важно, потому что модели Scikit-Learn не принимают качественные переменные. В реальном мире, когда получаем такие переменные, мы преобразуем их в числовые. Датасеты Scikit-Learn не содержат качественных значений.

Следовательно, Scikit-Learn берет на себя работу по очистке данных. Эти наборы данных чрезвычайно удобны. Вы получите удовольствие от изучения машинного обучения, используя их.

Обучение на датесете из sklearn.datasets

Наконец, самое интересное. Далее мы построим модель, которая классифицирует раковые опухоли как злокачественные и доброкачественные. Это покажет вам, как использовать данные для ваших собственных моделей. Мы построим простую модель K-ближайших соседей.

Во-первых, давайте разделим выборку на две: одну для тренировки модели — предоставление ей данных для обучения, а вторую — для тестирования, чтобы посмотреть, насколько хорошо модель работает с данными (результаты сканирования), которые она раньше не видела.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *