如何在python中对没有头文件的大型csv文件进行分类？

Question

我有一个没有标题的大型csv文件（3000 * 20000）数据我添加了一列代表类。当功能没有标题时，我如何使数据适合模型，由于列数较多，无法手动添加数据。 有没有办法自动迭代连续的每一列？

当我有一个4列的小文件时，我使用了以下代码：

{{1}}

但是使用3000 x 20000文件，我不知道如何识别功能和标签/目标

Answer 1

假设您有类似的csv：

1,2,3,4,0
1,2,3,4,1
1,2,3,4,1
1,2,3,4,0

其中前4列是要素，最后一列是您想要的标签或类。您可以使用pandas.read_csv阅读该文件，并为您的模型创建一个数据框，并为您的模型创建一个适合您的标签的数据框。

import pandas as pd

#CSV localPath
mypath ='C:\\...'

#The names of the columns you want to have in your dataframe
colNames = ['Feature1','Feature2','Feature3','Feature4','class']

#Read the data as dataframe
df = pd.read_csv(filepath_or_buffer = mypath, 
                 names = colNames , sep  = ',' , header = None)

#Get the first four columns as features
features = df.ix[:,:4]
#and last columns as label
labels = df['class']