定量研究最重要的是如何提出问题，而不是数据的统计方法；
定量研究是一个全面的过程，不只是数据，也不只是统计，而是运用统计来研究数据，数据、统计方法、理念，三者缺一不可，其中，理念是最重要的。
在训练机器学习的模型时，需要用到大量的数据，最常用的做法是利用历史的数据来训练模型。这些数据通常会以CSV的格式存储，或者能够方便的转化为CSV格式。在开始启动机器学习项目之前，必须先将数据导入到python中。
下面介绍三种将CSV数据导入到python中的方法，以便完成对机器学习算法的训练。
- 通过标准的python库导入
- 通过numpy导入CSV文件
- 通过Pandas导入CSV文件
CSV文件
CSV文件使用（,）分隔的文本文件。在数据导入之前，通常会审查一下CSV文件中包含的内容。在审查CSV文件时，通常要注意以下几个方面。
文件头：如果CSV文件里包含文件头的信息，可以很方便的使用文件头信息来设置读入数据字段的属性名称。如果文件里不包含文件头信息，需要自己手动设定读入文件的字段属性名称。数据导入时，设置字段属性名称，有助于提高数据处理程序的可读性。
文件中的注释：在CSV文件中，注释行是以#开头的。是否需要对读入的注释行做处理，取决于采用什么方式读入CSV文件。
分隔符：CSV文件的标准分隔符是逗号（，），当然，也可以使用tab键或空格键作为自定义的分隔符。当使用这两种分隔符时，文件读取是要指明分隔符的。
引号：当有的字段值中有空白时，这些值通常都会被引号引起来，默认使用双引号来标记这些字段值。如果采用自定义格式，那么在文件读取时要明确在文件中采用的自定义格式。
Pima Indians数据集
本章中选择的Pima Indians数据集就是从UCI中获取的。这是一个分类问题的数据集，主要记录了印第安人最近五年内是否患糖尿病的医疗数据。这些数据都是以数字的方式记录的，并且输出结果是0或1，使我们在机器学习的算法中建立模型变得非常方便。
采用标准Python类库导入数据
Python提供了一个标准类库CSV，用来处理CSV文件。这个类库中的reader()函数用来读入CSV文件。当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个Numpy数组，用来训练算法模型。
首先下载数据文件到应用目录，并命名文件为pima.csv。这个文件中所有的数据都是数字，并且数据中不含有文件头。
1 from csv import reader 2 import numpy as np 3 #使用标准的python类库导入CSV数据 4 filename='/home/aistudio/work/pima_data1.csv' 5 with open(filename,'rt') as raw_data: 6 readers=reader(raw_data,delimiter=',') 7 x=list(readers) 8 data=np.array(x).astype('float') 9 print(data.shape)
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采用Numpy导入数据
也可以使用Numpy的loadtxt()函数导入数据。使用这个函数处理的数据没有文件头，也就是说，数据类型是一样的。代码如下：
1 from numpy import loadtxt 2 #使用Numpy导入CSV数据 3 filename='/home/aistudio/work/pima_data1.csv' 4 with open(filename,'rt') as raw_data: 5 data=loadtxt(raw_data,delimiter=',') 6 print(data.shape)
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采用Pandas导入数据
通过Pandas来导入CSV文件要使用pandas.read_csv()函数。这个函数返回值是DataFrame，可以很方便地进行下一步处理。函数名称非常直观，便于代码的阅读和后续的对数据的处理。在机器学习的项目中，经常利用pandas来做数据清洗与数据准备工作。因此，在导入CSV文件时，推荐使用Pandas。
1 from pandas import read_csv 2 #使用pandas导入CSV数据 3 filename='/home/aistudio/work/pima_data1.csv' 4 names=['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class'] 5 data=read_csv(filename,names=names) 6 print(data.shape)
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这段代码为数据补充了文件头。