python导入数据集(python导入数据集图片)
1 如何用Python导入Excel以及csv数据集
Excel是一个二进制文件，它保存有关工作簿中所有工作表的信息
CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式，用逗号分隔一系列值
Excel不仅可以存储数据，还可以对数据进行操作
CSV文件只是一个文本文件，它存储数据，但不包含格式，公式，宏等。它也被称为平面文件
Excel是一个电子表格，将文件保存为自己的专有格式，即xls或xlsx
CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式
保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑
CSV文件可以通过文本编辑器（如记事本）打开或编辑
excel中会有若干个表单，每个表单都会这些属性：?
行数（nrows） 列数（ncols） 名称（name） 索引（number）?
import xlrd //执行操作前需要导入xlrd库?
#读取文件?
excel = xlrd.open_workexcel("文件地址") //这里表格名称为excel，文件的地址可以从文件的属性中看到?
#读取表格表单数量?
sheet_num= excel.nsheets // sheet_num为变量，其值为表格表单数量?
#读取表格表单名称?
sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name为变量，其值为表格表单名称?
#如果想要看到上述两个变量，可以使用print()函数将它们打印出来?
#想要读取某个表单的数据，首先获取表单 excel.sheet_by_index(0)?
//表单索引从0开始，获取第一个表单对象 excel.sheet_by_name('xxx')?
// 获取名为”xxx”的表单对象 excel.sheets()?
// 获取所有的表单对象 获取单元格的内容：使用cell_value 方法 这里有两个参数：行号和列号，用来读取指定的单元格内容。?
第一行的内容是:sheet.row_values(rowx=0)?
第一列的内容是:sheet.col_values(colx=0)
CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。
import csv //执行操作前需要导入csv库?
#csv读取?
遍历其中数据 csv_file = csv.reader(open(‘文件地址’,’r’)) for x in csv_file print(x)
python代码转化为sas代码
，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
拥抱开源，越来越多的爱好者造出优秀的Python轮子，比如当下比较流行的万金油模型Xgboost、LightGBM，在各种竞赛的top级方案中均有被使用。而SAS的脚步就比较慢了，对于一些比较新的东西都无法直接提供，所以对于那些使用SAS的朋友，就很难受了。
一直以来很多粉丝问过东哥这个问题：有没有一种可以将Python模型转成SAS的工具？
因为我本身是两个技能都具备的，实际工作中一般都是配合使用，也很少想过进行转换。但是，最近东哥逛技术论坛刚好发现了一个骚操作，借助Python的三方库m2cgen和Python脚本即可完成Python模型到SAS的转换。
m2cgen是什么？
m2cgen是一个Python的第三方库，主要功能就是将Python训练过的模型转换为其它语言，比如 R 和 VBA。遗憾的是，目前m2cgen尚不支持SAS，但这并不影响我们最终转换为SAS。
我们仍然使用m2cgen，需要借助它间接转换成SAS。具体的方案就是先将Python模型转换为VBA代码，然后再将VBA代码更改为 SAS脚本，曲线救国。
如何使用m2cgen？
我直接用一个例子说明下如何操作。
数据我们使用sklearn自带的iris dataset，链接如下：
The Iris Dataset — scikit-learn 1.1.1 documentation
下面，演示一下如何将Python的XGBoost模型转成SAS代码。
首先导入所需的库包和数据。
# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import re
from sklearn import datasets
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import m2cgen as m2c
# 导入数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
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然后，我们划分数据集，直接扔进XGBoost里面，建立base模型。
# 划分数据为训练集和测试集
seed = 2020
test_size = 0.3
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)
# 训练数据
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
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然后，再将XGBoost模型转换为VBA。使用m2cgen的export_to_visual_basic方法就可以直接转成VBA了。转换成其他语言脚本也是同理，非常简单。
code = m2c.export_to_visual_basic(model, function_name = 'pred')
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核心的骚操作来了！
m2cgen不支持SAS，但我们可以把VBA代码稍加改动，就能变成符合SAS标准的代码了。而这个改动也无需手动一个个改，写一段Python脚本即可实现VBA脚本转换为SAS脚本。
改动的地方不多，主要包括：删除在SAS环境中不能使用的代码，像上面结果中的Module xxx，Function yyy ，Dim var Z As Double，还有在语句结尾加上;，这些为的就是遵循SAS的语法规则。
下面就是转换的Python脚本，可以自动执行上面所说的转换操作。
# 1、移除SAS中不能使用的代码
code = re.sub('Dim var.* As Double', '', code)
code = re.sub('End If', '', code)
# 下面操作将修改成符合SAS的代码
# 2、修改起始
code = re.sub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',
'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)
# 3、修改结尾
code = re.sub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)
# 4、在结尾加上分号';'
all_match_list = re.findall('[0-9]+\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
all_match_list = re.findall(')\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
# 用var来替代inputVector
dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',
'inputVector(1)':'sepal_width',
'inputVector(2)':'petal_length',
'inputVector(3)':'petal_width'}
for key in dictionary.keys():
code = code.replace(key, dictionary[key])
# 修改预测标签
code = re.sub('Math.Exp', 'Exp', code)
code = re.sub('pred = .*\n', '', code)
temp_var_list = re.findall(r"var[0-9]+(\d)", code)
for var_idx in range(len(temp_var_list)):
code = re.sub(re.sub('\(', '\(', re.sub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iris.target_names[var_idx]+'_prob', code)
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对以上脚本分步解释说明一下。
1、开头、结尾、输出名称
前三个部分非常简单。使用正则表达式删除多余的行，然后将脚本的开头更改为DATA pred_result; \ nSETdataset_name;。
使用过SAS的同学就很熟悉了，pred_result是运行SAS脚本后的输出表名称，dataset_name是我们需要预测的输入表名称。
最后再将脚本的结尾更改为RUN;。
# 移除SAS中不能使用的代码
code = re.sub('Dim var.* As Double', '', code)
code = re.sub('End If', '', code)
# 下面操作将修改成符合SAS的代码
# 修改起始
code = re.sub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',
'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)
# 修改结尾
code = re.sub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)
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2、语句末尾添加分号
为遵循SAS中的语法规则，还需将每个语句的结尾加上;。仍用正则表达式，然后for循环在每一行最后添加字符;即可。
# 在结尾加上分号';'
all_match_list = re.findall('[0-9]+\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
all_match_list = re.findall(')\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
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3、映射变量名称
使用字典将InputVector与变量名称映射到输入数据集中，一次性更改所有InputVector。
# 用var来替代inputVector
dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',
'inputVector(1)':'sepal_width',
'inputVector(2)':'petal_length',
'inputVector(3)':'petal_width'}
for key in dictionary.keys():
code = code.replace(key, dictionary[key])
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4、映射变量名称
最后一步就是更改预测标签。
# 修改预测标签
code = re.sub('Math.Exp', 'Exp', code)
code = re.sub('pred = .*\n', '', code)
temp_var_list = re.findall(r"var[0-9]+(\d)", code)
for var_idx in range(len(temp_var_list)):
code = re.sub(re.sub('\(', '\(', re.sub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iris.target_names[var_idx]+'_prob', code)
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然后保存sas模型文件。
＃保存输出
vb = open('vb1.sas', 'w')
vb.write(code)
vb.close()
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最后，为了验证sas脚本是否正确，我们将sas模型的预测结果和Python的结果进行一下对比。
# python 预测
python_pred = pd.DataFrame(model.predict_proba(X_test))
python_pred.columns = ['setosa_prob','versicolor_prob','virginica_prob']
python_pred
# sas 预测
sas_pred = pd.read_csv('pred_result.csv')
sas_pred = sas_pred.iloc[:,-3:]
sas_pred
(abs(python_pred - sas_pred) 0.00001).sum()
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可以看到，两个预测的结果基本上一样，基本没问题，我们就可以在sas中跑xgboost模型了。
总结
上面只是个最简单的示例，没有对特征处理。对于复杂的建模过程，比如很多特征工程，那就要对Python脚本进一步调整了。
以上就是本次分享的所有内容，如果你觉得文章还不错，欢迎关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，发送“J”还可领取大量学习资料，内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django，爬虫，云计算等等。或是前往编程学习网，了解更多编程技术知识。
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python数据分析的基本步骤
一、环境搭建
数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook
二、导入包
2.1数据处理包导入
2.2画图包导入
2.3日期处理包导入
2.4jupyter notebook绘图设置
三、读取数据
四、数据预览
1.数据集大小
2.查看随便几行或前几行或后几行
3.查看数据类型
4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等
5.查看字段名、类型、空值数为多少
五、数据处理
把需要的字段挑选出来。
数据类型转换
日期段数据处理。
怎么在python中导入数据集
本文实例讲述了Python导入oracle数据的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：
import cx_Oracle
dns_tns=cx_Oracle.makedsn("192.168.0.288",1521,"skynet")
print dns_tns
con = cx_Oracle.connect('alibaba', 'zhimakamen', dns_tns)
cur=con.cursor()
for index,line in enumerate(file("f2.csv")):
sql="""insert into iq_data_B011F8286A1B2000A
(field1,field2,field3,field4) values ("""
for fields in (line.split(",")):
sql=sql+"'"+fields+"',"
cur.execute(sql[:-1]+")")
con.commit()
con.close()