数据加载是机器学习项目中的关键步骤，直接影响模型训练效果。以下是核心要点：
📚 常见数据格式与加载方式
- CSV文件：使用
pandas.read_csv()加载，适合结构化表格数据 - JSON数据：通过
json.load()或pandas.read_json()解析，适用于嵌套数据结构 - 图像数据：用
PIL.Image.open()或tensorflow.keras.preprocessing.image处理 - 数据库连接：通过SQLAlchemy或pymysql实现结构化数据读取
🔧 必备工具推荐
| 工具 | 适用场景 | 优势 |
|---|---|---|
| Pandas | 表格数据处理 | 数据清洗与转换功能强大 |
| NumPy | 数组运算 | 高效处理数值型数据 |
| Dask | 大数据处理 | 支持分布式计算 |
| TensorFlow Data Validation | 数据质量校验 | 自动检测数据分布异常 |
📌 扩展学习路径
📌 提示：数据加载时注意处理缺失值、数据类型转换和编码问题，推荐使用数据质量检查工具进行前期验证。