讀取路徑的方式
1.講義中針對k-fold說明的連結好像失效
http://k-%20fold%20cross%20validation/
2.
import os
import numpy as np
import pandas as pd
# 設定 data_path, 並讀取 app_train dir_data = './data/'
f_app_train = os.path.join(dir_data, 'application_train.csv')
app_train = pd.read_csv(f_app_train)
app_train.head()
# 載入基本套件
import pandas as pd import numpy as np
# 讀取訓練與測試資料
data_path = 'data/'
df_train = pd.read_csv(data_path + 'titanic_train.csv')
df_test = pd.read_csv(data_path + 'titanic_test.csv')
df_train.shape
以上兩種讀取資料的方式都是指定某個資料夾中的特定檔名進行讀取嗎? 看起來方式都一樣是否有細節是不一樣呢?
回答列表
-
2019/05/04 下午 08:39張維元 (WeiYuan)贊同數:0不贊同數:0留言數:0
import os
import numpy as np
import pandas as pd
# 設定 data_path, 並讀取 app_train dir_data = './data/'
f_app_train = os.path.join(dir_data, 'application_train.csv')
app_train = pd.read_csv(f_app_train)
app_train.head()
# 載入基本套件
import pandas as pd import numpy as np
# 讀取訓練與測試資料
data_path = 'data/'
df_train = pd.read_csv(data_path + 'titanic_train.csv')
df_test = pd.read_csv(data_path + 'titanic_test.csv')
df_train.shape
以上兩種讀取資料的方式都是指定某個資料夾中的特定檔名進行讀取嗎? 看起來方式都一樣是否有細節是不一樣呢?
=> 主要差異應該是,第一種方法的路徑是用 os.path.join 拼出來的,第二種自己用 + 接起來的。使用 os.path.join 來拼網址主要有幾個原因:
1. 可以的位置可以由變數彈性控制,之後要修改比較方便。
2. 程式可攜性比較好,不同電腦的路徑符號可能有差異,例如:Mac 是 '/' 、 Win 是 '\',os.path.join 會自己處理這個部分。