背景

数据集标签为csv文件格式，有三个字段column_hander = [‘id’, ‘boneage’, ‘male’]，需要自己定义数据集。文件较大，做一个数据发生器迭代更新数据集。

实现模板

在Pandas中，可以使用pandas.read_csv函数读取CSV文件，并使用iter函数将DataFrame转换为迭代器，每次next时返回一行数据。

import pandas as pd
 
# 读取CSV文件到DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')
 
# 将DataFrame转换为迭代器
data_iter = iter(df.itertuples(index=False, name=None))
 
# 使用next获取每行数据
try:
    while True:
        row = next(data_iter)
        print(row)
except StopIteration:
    print("迭代完成")

数据实践

骨龄数据集boneage-training-dataset.csv

import pandas as pd

print("Reading data...")
csv_dir = r"boneage-training-dataset.csv"
boneage_df = pd.read_csv(csv_dir)

# 将DataFrame转换为迭代器
 data_iter = iter(boneage_df.itertuples(index=False, name=None))
 # 使用next获取每行数据
 try:
     while True:
         row = next(data_iter)
         print(row)
 except StopIteration:
     print("迭代完成")

Tips

1. 使用iter函数将DataFrame转换为迭代器使自定义数据集更加丝滑。