这篇文章主要介绍了利用Python怎么将读取数据集消除空行，此处通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考下：

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Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。

如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import operator
from os import listdir
 
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
 
# x,y=getDataSet_dz('iris.data.txt',4)
 
def getDataSet(filename,numberOfFeature):  #将数据集读入内存 
 fr = open(filename)
 numberOfLines = len(fr.readlines())   #get the number of lines in the file file.readlines()是把文件的全部内容读到内存，并解析成一个list
 returnMat = zeros((numberOfLines,numberOfFeature))  #prepare matrix to return 3代表数据集中特征数目###
 classLabelVector = []      #prepare labels return 
 fr = open(filename)
 index = 0
 for line in fr.readlines():
  line = line.strip()     #strip() 参数为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')
  listFromLine = line.split(',')   #split 以什么为标准分割一次 分成数组中的每个元素
  returnMat[index,:] = listFromLine[0:numberOfFeature] 
  #classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) #append() 方法向列表的尾部添加一个新的元素
  if listFromLine[-1] == 'Iris-setosa' :
   classLabelVector.append(1)
  elif listFromLine[-1] == 'Iris-versicolor' :
   classLabelVector.append(2)
  else:
  #elif listFromLine[-1] == 'Iris-virginica' :
   classLabelVector.append(3)
  index += 1
 return returnMat,classLabelVector
 
def getDataSet_dz(filename,numberOfFeature): #改进版，可以消除数据中的空白行
 numberOfLines = 0
 mx = []  #将数据集 去除空行后存入
 fr = open(filename)
 for line in fr.readlines():  
  line = line.strip() 
  if line != '' : #去除空白行 
   numberOfLines+=1
   mx.append( line.split(',') )
 returnMat = zeros((numberOfLines,numberOfFeature))
 classLabelVector = [] 
 for index in range(numberOfLines) :
  returnMat[index,:] = mx[index][0:numberOfFeature] 
  if mx[index][-1] == 'Iris-setosa' :
   classLabelVector.append(1)
  elif mx[index][-1] == 'Iris-versicolor' :
   classLabelVector.append(2)
  else:
  #elif listFromLine[-1] == 'Iris-virginica' :
   classLabelVector.append(3)
 return returnMat,classLabelVector

到此这篇关于利用Python怎么将读取数据集消除空行的文章就介绍到这了,更多相关利用Python怎么将读取数据集消除空行的内容请搜索创新互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持创新互联！

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