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標題: Python操作csv文件源程序 [打印本頁]
作者: 路漫漫    時間: 2020-6-10 17:18
標題: Python操作csv文件源程序
Python操作csv文件源代碼.rar (27.59 KB, 售價: 1 E幣)


部分代碼：
  1. # -*- coding:utf-8 -*-
  2. #以只讀的方式打開指定的擴展名為csv的文件，其編碼格式為UTF-8-sig，注意這個位置的編碼格式不能是utf-8
  3. file = open(r'E:\python\a.csv','r',encoding='utf-8-sig')
  4. #讀取文件的內容并將其賦給變量data
  5. data = csv.reader(file)
  6. #讀取變量data中的第一行（表頭）
  7. header = next(data)
  8. #print('header = ' + str(header))
  9. #創建一個列表attributeList，專門存放數據源的屬性值
  10. attributeList = []
  11. #創建一個列表resultList，專門存放對應各行記錄的結果值
  12. resultList = []

  14. for row in data:
  15.     resultList.append(row[len(row) - 1])   #將每行記錄的結果值存入resultList中
  16.     rowDictionary = {}                     #定義一個詞典rowDictionary，用來存放每行的屬性名稱及其對應的屬性值
  17.     for i in range(1,len(row) - 1):
  18.         rowDictionary[header[i]] = row[i]  #向詞典rowDictionary添加屬性名稱及其對應的屬性值
  19.     attributeList.append(rowDictionary)    #將每次內層循環產生的詞典添加到列表attributeList中


  22. # print(resultList)

  24. vec = DictVectorizer()                     #創建一個DictVectorizer的實例，DictVectorizer是字典特征提取器，用來將數據的數據類型轉化為整型
  25. attributeArray = vec.fit_transform(attributeList).toarray()   #利用vec實例將列表attributeList轉化成“01”矩陣，函數fit_transform是先擬合數據，再標準化，函數toarray是將轉化后的數據轉變為數組
  26. title = vec.get_feature_names()            #獲取vec中所有特征向量的名稱和及其能取到的值

  28. #print(title)
  29. #print(array)

  31. lb = preprocessing.LabelBinarizer()        #初始化變量lb，preprocessing.LabelBinarizer()的作用是可將分類數據轉化為“01”數據，例如可以把yes和no轉化為0和1，或是把incident和normal轉化為0和1
  32. resultArray = lb.fit_transform(resultList) #將結果值列表resultList轉化為“01”矩陣

  34. #print(resultArray)

  36. transformArray = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') #利用分類決策樹tree（已引入）模塊創建決策樹分類器DecisionTreeClassifier，其實現算法是ID3算法(criterion=entropy)
  37. transformArray = transformArray.fit(attributeArray, resultArray)  #根據attributeArray和resultArray生成決策樹

  39. #利用pip安裝graphviz包和pydotplus包
  40. dotData = tree.export_graphviz(transformArray,feature_names=title,out_file=None)#根據transformArray和title生成判定樹的節點，同時讓輸出文件為None（out_file=None）

  42. graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dotData)                                  #根據上條語句生成的決策樹結點dotData生成判定樹的圖形結構

  44. graph.write_pdf('E:/python/a.pdf') #將樹形結構寫入到指定的文件中
復制代碼





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