读取多个 .csv 文件以在 tensorflow 中进行训练和测试答案

【问题标题】：Reading multiple .csv files for training and testing in tensorflow读取多个 .csv 文件以在 tensorflow 中进行训练和测试
【发布时间】：2020-04-22 06:46:46
【问题描述】：

我只是一个使用 tensorflow 的初学者。我在 python 中编写了一个代码，它读取单个 .csv 文件并将其拆分为训练和测试。我是这样做的：

diode_df=pd.read_csv("./fun.csv", sep=",",names=['voltage','current'])

但是现在，我有大约 1000 个 .csv 文件，每个文件都有特征和标签列。我想读取 1000 个文件中的 900 个文件用于训练，其余 100 个文件用于测试。任何人都可以帮助如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python csv tensorflow

【解决方案1】：

import os
import pandas as pd

files = os.path.listdir('./')
train = pd.DataFrame()
test = pd.DataFrame()
for file in files:
  df = pd.read_csv(file, sep=",",names=['voltage','current'])
  if i < 900:
    train.append(df)
  else:
     test.append(df)

【讨论】：

这破坏了边界。