直接利用numpy讀取非數字型的資料集時需要先進行轉換，而且python3在處理中文資料方面確實比較蛋疼。最近在學習周志華老師的那本西瓜書，需要沒事和一堆西瓜反覆較勁，之前進行聯絡的時候都是利用批量替換先清理一遍資料，不過這樣實在是太麻煩了，今天偶然發現可以使用pandas來實現讀取中文資料集的功能。
首先分享一下資料集：
編號,色澤,根蒂,敲聲,紋理,臍部,觸感,密度,含糖率,好瓜
1,青綠,蜷縮,濁響,清晰,凹陷,硬滑,0.697,0.46,是
2,烏黑,蜷縮,沉悶,清晰,凹陷,硬滑,0.774,0.376,是
3,烏黑,蜷縮,濁響,清晰,凹陷,硬滑,0.634,0.264,是
4,青綠,蜷縮,沉悶,清晰,凹陷,硬滑,0.608,0.318,是
5,淺白,蜷縮,濁響,清晰,凹陷,硬滑,0.556,0.215,是
6,青綠,稍蜷,濁響,清晰,稍凹,軟粘,0.403,0.237,是
7,烏黑,www.cppcns.com稍蜷,濁響,稍糊,稍凹,軟粘,0.481,0.149,是
8,烏黑,稍蜷,濁響,清晰,稍凹,硬滑,0.437,0.211,是
9,烏黑,稍蜷,沉悶,稍糊,稍凹,硬滑,0.666,0.091,否
10,青綠,硬挺,清脆,清晰,平坦,軟粘,0.243,0.267,否
11,淺白,硬挺,清脆,模糊,平坦,硬滑,0.245,0.057,否
12,淺白,蜷縮,濁響,模糊,平坦,軟粘,0.343,0.099,否
13,青綠,稍蜷,濁響,稍糊,凹陷,硬滑,0.639,0.161,否
14,淺白,稍蜷,沉悶,稍糊,凹陷,硬滑,0.657,0.198,否
15,烏黑,稍蜷,濁響,清晰,稍凹,軟粘,0.36,0.37,否
16,淺白,蜷縮,濁響,模糊,平坦,硬滑,0.593,0.042,否
17,青綠,蜷縮,沉悶,稍糊,稍凹,硬滑,0.719,0.103,否
然後利用pandas將它讀進來：
import pandas
d = pandas.read_csv(r"d:\itbilidata.csv",sep=",")
print(d)
如果要選取某一行資料，可以使用h方法：
d.head(1)
其中引數是行號。
也可以直接取某一列，如：
d['色澤']
如果要取某乙個資料則可以程式設計客棧將兩種方法結合使用：
d.head(1)['色澤']
本文標題: 利用pandas讀取中文資料集的方法
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利用pandas讀取csv資料集常用引數
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