python数据集常用格式以及处理方法

1、.dat文件

import pandas as pd
data = pd.read_csv(‘文件名.dat’,header=None,encoding=‘utf-8’,delimiter="\t",quoting=csv.QUOTE_NONE)

2、.txt文件

3、.csv文件

4、.npz文件

Python 如何读取 npz 文件？
在 Python 中，我们可以使用多种方式读取 npz 格式的文件。npz 文件是 numpy 的压缩文件格式，可以用于存储多个数组数据。npz 文件是一个多个数组数据的压缩文件格式，它是由 numpy 提供的一种数据存储格式。在处理大量的科学计算数据时，npz 是一个非常好的方式。当我们需要处理多个数组数据时，可以使用 npz 文件将它们压缩成一个文件，这样可以方便的存储和传输这些数组数据。

如何读取 npz 文件？
我们可以使用 Python 中的 numpy 库来读取 npz 文件。在 numpy 中，使用 load() 函数来读取 npz 文件。

import numpy as np

# 加载 npz 文件
with np.load('data.npz') as data:
    arr1 = data['arr_1']
    arr2 = data['arr_2']

在上面的代码中，我们首先导入了 numpy 库，然后使用 load() 函数来加载 npz 文件。在使用 with 语句时，它会自动关闭文件，以确保文件不被其他进程或线程访问。