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Python操作csv文件源程序

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樓主
ID:654171 發(fā)表于 2020-6-9 11:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
  1. # -*- coding:UTF-8 -*-


  2. from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
  3. from sklearn import preprocessing
  4. from sklearn import tree
  5. import csv
  6. import pydotplus

  7. # -*- coding:utf-8 -*-
  8. #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
  9. file = open(r'E:\python\a.csv','r',encoding='utf-8-sig')
  10. #讀取文件的內容并將其賦給變量data
  11. data = csv.reader(file)
  12. #讀取變量data中的第一行(表頭)
  13. header = next(data)
  14. #print('header = ' + str(header))
  15. #創(chuàng)建一個列表attributeList,專門存放數(shù)據(jù)源的屬性值
  16. attributeList = []
  17. #創(chuàng)建一個列表resultList,專門存放對應各行記錄的結果值
  18. resultList = []

  19. for row in data:
  20.     resultList.append(row[len(row) - 1])   #將每行記錄的結果值存入resultList中
  21.     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
  22.     for i in range(1,len(row) - 1):
  23.         rowDictionary[header[i]] = row[i]  #向詞典rowDictionary添加屬性名稱及其對應的屬性值
  24.     attributeList.append(rowDictionary)    #將每次內層循環(huán)產(chǎn)生的詞典添加到列表attributeList中


  25. # print(resultList)

  26. vec = DictVectorizer()                     #創(chuàng)建一個DictVectorizer的實例,DictVectorizer是字典特征提取器,用來將數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型轉化為整型
  27. attributeArray = vec.fit_transform(attributeList).toarray()   #利用vec實例將列表attributeList轉化成“01”矩陣,函數(shù)fit_transform是先擬合數(shù)據(jù),再標準化,函數(shù)toarray是將轉化后的數(shù)據(jù)轉變?yōu)閿?shù)組
  28. 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

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

  31. lb = preprocessing.LabelBinarizer()        #初始化變量lb,preprocessing.LabelBinarizer()的作用是可將分類數(shù)據(jù)轉化為“01”數(shù)據(jù),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

  33. #print(resultArray)

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

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

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

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