机器学习-采用Pandas数据导入

通过Pandas来导入CSV文件要使用pandas.read_csv()函数。这个函数返回值是DataFrame，可以很方便进行下一步的处理。在机器学习项目中，经常用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。常使用这种方法。代码如下：

#!/user/bin/python
# -* - coding:UTF-8 -*-
from pandas import read_csv
#使用Pandas导入CSV数据
filename = 'pima_data.csv'
names = ['preg','plas','pres','skin','test', 'mass','pedi','age','class']

查看数据：

peek = data.head(10)
print peek

数据维度：

1.数据的行会导致花费大量的时间来训练算法得到模型；太少的数据会导致对算法的训练不充分，得到不合适的模型

2.如果数据具有太多的特征，会引起某些算法性能低下的问题。

data = read_csv(filename,names=names)
print data.shape

数据属性和类型：

print data.dtypes