集成学习结合策略stacking——python csv/txt文件数据集导入

针对实际数据集，使用集成学习stacking方法，进行分类问题的预测。主要是数据集在python种的导入方法。

数据集为泰坦尼克号数据集。

 

1、导入csv文件：

read_csv函数 、官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/index.html

import pandas as pd                         #导入pandas包
data = pd.read_csv("train.csv",low_memory=False)             #读取文件名字为“train.csv”的csv文件，
                                          
#low_memory 默认为True 在块内部处理文件，导致分析时内存使用量降低，但可能数据类型混乱。要确保没有混合类型设置为False，或者使用dtype参数指定类型。请注意，不管怎样，整个文件都读入单个DataFrame中，请使用chunksize或iterator参数以块形式返回数据。 （仅在C语法分析器中有效）


#print(data)                                #打印所有文件

2、特征值处理：字符串转换为数