目录

一、加载内置数据集

1.1 Iris鸢尾花数据集

1.2 其他常用内置数据集

二、加载网络数据集

2.1 20 Newsgroups数据集

三、加载本地数据集

3.1 使用pandas加载CSV文件

3.2 处理常见问题

四、数据加载最佳实践

五、总结

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在机器学习项目中，数据的加载是第一步也是至关重要的一步。本文将全面介绍如何使用Python中的scikit-learn和pandas库加载各种类型的数据集，包括内置数据集、网络数据集和本地数据集。

一、加载内置数据集

1.1 Iris鸢尾花数据集

Iris数据集是机器学习中最经典的数据集之一，包含150个样本，每个样本有4个特征：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()#鸢尾花数据 
# 数据集中的特征数据（x,data,样本集）
print(iris.data,type(iris.data),iris.data.shape,iris.data.dtype)
# data特征数据中的每一条数据的每一个特征值的名字
print(iris.feature_names)
# 标签，target，结果，有，目标值
# data特征数据中的每一条数据对应的标签
print(iris.target,iris.target.shape)
# target_names标签的名称
print(iris.target_names) # Setosa山鸢尾 versicolor变色鸢尾 virginica维吉尼亚鸢尾
print(iris.filename) # iris.csv 保存后的文件名
print(iris.DESCR) # 数据集的描述

关键属性和方法：

• iris.data: 特征数据矩阵，形状为(150, 4)

• iris.target: 标签数组，形状为(150,)

• iris.feature_names: 特征名称列表

• iris.target_names: 类别名称列表

• iris.DESCR: 数据集的详细描述

使用场景：

• 分类算法测试

• 数据可视化练习

• 特征工程演示

1.2 其他常用内置数据集

scikit-learn还提供了许多其他内置数据集：

• load_boston(): 波士顿房价数据集（回归问题）

• load_digits(): 手写数字数据集（分类问题）

• load_wine(): 葡萄酒数据集（分类问题）

二、加载网络数据集

2.1 20 Newsgroups数据集

20 Newsgroups是一个文本分类数据集，包含约20,000篇新闻组文档：

# 加载互联网数据集
import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
path=datasets.get_data_home() # 获取数据集的路径
print(path)news=fetch_20newsgroups(data_home="./src",subset='all') # 下载所有数据集
print(len(news.data),type(news.data),news.data[:5]) # 文本数据
print(news.target[:5])
print(news.target_names)

关键参数：

• subset: 可选'train'、'test'或'all'

• categories: 指定要加载的类别列表

• data_home: 指定数据集下载和缓存目录

重要属性：

• news.data: 原始文本数据列表

• news.target: 类别标签数组

• news.target_names: 类别名称列表

使用技巧：

• 对于文本分类任务，通常需要进一步进行文本向量化

• 可以使用TfidfVectorizer或CountVectorizer进行特征提取

三、加载本地数据集

3.1 使用pandas加载CSV文件

pandas是Python中最强大的数据处理库之一，可以轻松加载本地CSV文件：

# 加载本地数据集
import pandas as pd
df = pd.read_csv("./src/ss.csv") # 加载本地csv文件
print(df)

常用参数：

• header: 指定作为列名的行号

• sep: 分隔符，默认为','

• index_col: 用作行索引的列编号或列名

• encoding: 文件编码格式

3.2 处理常见问题

1. 编码问题：尝试不同的编码格式如'utf-8'、'gbk'、'latin1'

2. 缺失值处理：使用na_values参数指定缺失值标记

3. 大数据集：使用chunksize参数分块读取

四、数据加载最佳实践

1. 数据缓存：对于网络数据集，设置data_home参数避免重复下载

2. 内存管理：对于大型数据集，考虑使用生成器或分块加载

3. 数据验证：加载后立即检查数据形状和基本信息

4. 版本控制：将原始数据与处理后的数据分开存储

五、总结

掌握各种数据加载方法是机器学习工程师的基本功。无论是使用内置数据集快速验证算法，还是处理自定义的本地数据，Python生态都提供了强大的工具支持。在实际项目中，建议：

1. 从小数据集开始快速迭代

2. 建立规范的数据加载和处理流程

3. 记录数据来源和处理步骤

4. 考虑数据的版本管理