Question

我想使用jupyter笔记本（Python）测试一些分类算法。

我从加速度计收集了数据。根据我的测量，人们正在做三种不同的活动（所以这是一个三类问题）。数据存储在csv文件中。

每个度量包括3列数据（由于3维：ACC_X，ACC_Y，ACC_Z）和大约1000行（10分钟的测量）。我为每个活动进行了100次测量，因此我收集了300个CSV文件。

我的问题是：如何将数据上传到jupyter以便进行分类和预测类别。

我已经在matlab中做到了

OutputFileName = 'testing-data.txt';
    fileOut = fopen(OutputFileName,'w');


%testing_data 

  % ACTIVITY LABELS
    % 1 - Activity1
    % 2 - Activity2
    % 3 - Activity3

 for activity = 1:3
        for f = 51:100
            if activity == 1
               file = sprintf('...%d.csv', f);
            elseif activity == 2
               file = sprintf('...%d.csv', f);
           elseif activity == 3
               file = sprintf('....%d.csv', f);
end 
  ACC = csvread(file, 1, 1);

%%%%%%%%% 但是，我不知道如何在Jupter中执行此操作？到目前为止，我仅使用一个csv文件尝试了算法。如果我有300个CSV文件，我不会进行分类。举个例子，我在下面举了一个非常简单的代码，我以前使用过Jupyter加载数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("....csv")
X = df[["age", "interest"]].values
Y = df[["sucess"]].values

如何解决此问题？

如何将具有连续传感器数据的300个对象从加速度计上传到jupyter进行分类？

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