Python的逻辑回归-获取数据

逻辑回归是一种经典的二分类模型。在训练模型之前，需要准备好数据。数据准备包括获取数据、数据预处理、数据清洗等步骤。

在Python中，我们可以使用pandas库来获取和处理数据。

获取数据

获取数据可以通过读取本地文件或者通过网络请求的方式来获取。本文以读取本地文件为例。

读取CSV文件

CSV文件是一种常见的数据文件格式，适合存储结构化数据。在Python中，我们可以使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件。

首先需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后使用read_csv函数读取文件：

data = pd.read_csv('data.csv')

其中，'data.csv'是文件名，需要将其替换为实际的文件名。读取完成后，我们可以使用head函数来查看前几条数据：

print(data.head())

读取Excel文件

类似于读取CSV文件，我们可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件：

data = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，'data.xlsx'是文件名，需要将其替换为实际的文件名。读取完成后，同样可以使用head函数来查看前几条数据：

print(data.head())

从数据库获取数据

如果数据存储在数据库中，我们可以使用pandas库中的read_sql函数来从数据库中获取数据。

首先需要导入pandas库和pyodbc库：

import pandas as pd
import pyodbc

在使用read_sql函数之前，需要建立数据库连接。连接需要数据库类型、服务器地址、数据库名称、用户名和密码等信息。假设我们要连接的数据库类型是SQL Server，服务器地址是localhost，数据库名称是mydatabase，用户名是myusername，密码是mypassword，则可以使用如下代码建立连接：

conn_string = 'Driver={SQL Server};' \
              'Server=localhost;' \
              'Database=mydatabase;' \
              'UID=myusername;' \
              'PWD=mypassword;'
conn = pyodbc.connect(conn_string)

连接建立成功后，我们可以使用read_sql函数来获取数据：

data = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', conn)

其中，'SELECT * FROM mytable'是SQL语句，表示从mytable表中获取所有数据。'''conn'''是连接对象。

读取完成后，同样可以使用head函数来查看前几条数据：

print(data.head())

Markdown格式代码片段

读取CSV文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

读取Excel文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data.head())

从数据库获取数据：

import pandas as pd
import pyodbc

conn_string = 'Driver={SQL Server};' \
              'Server=localhost;' \
              'Database=mydatabase;' \
              'UID=myusername;' \
              'PWD=mypassword;'
conn = pyodbc.connect(conn_string)

data = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', conn)
print(data.head())