python怎么改变读取的数据路径

Question

这是我的代码，怎么才能把获取的数据改为D盘下的data2.csv文件，对data2.csv文件进行操作

import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2000,1,1)
end = datetime.datetime(2024,1,1)
df = web.DataReader('GOOGL', 'stooq',start,end)
def Stock_Price_LSTM_Data_Precesing(df,mem_his_days,pre_days):
    df.dropna(inplace=True)
    df.sort_index(inplace=True)
    df['label']= df['Close'].shift(-pre_days)
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    scaler = StandardScaler()
    sca_X=scaler.fit_transform(df.iloc[:,:-1])
    
    
    mem_his_days = 10
    
    from collections import deque
    deq = deque(maxlen=mem_his_days)
    
    X = []
    for i in sca_X:
        deq.append(list(i))
        if len(deq)==mem_his_days:
            X.append(list(deq))
    X_lately = X[-pre_days:]
    X = X[:-pre_days]
    y = df['label'].values[mem_his_days-1:-pre_days]
    
    
    import numpy as np
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    return X,y,X_lately
X,y,X_lately = Stock_Price_LSTM_Data_Precesing(df,5,10)
print(len(X))
print(len(y))
print(len(X_lately))
pre_days = 10
mem_days=[5,10,15]
lstm_layers=[1,2,3]
dense_layers=[1,2,3]
units = [16,32]
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
for the_mem_days in mem_days:
    for the_lstm_layers in lstm_layers:
        for the_dense_layers in dense_layers:
            for the_units in units:
                filepath=f"./models4/{{val_mape:.2f}}{{epoch:02d}}men{the_lstm_layers}lstm{the_lstm_layers}dense{the_dense_layers}unit{the_units}.weights.h5"
                checkpoint = ModelCheckpoint(
                    filepath=filepath,
                    save_weights_only=True,
                    monitor='val_mape',
                    mode='min',
                    save_best_only=True)
                X,y,X_lately = Stock_Price_LSTM_Data_Precesing(df,the_mem_days,pre_days)
                from sklearn.model_selection import train_test_split
                X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,shuffle=False,test_size=0.1)
                import tensorflow as tf
                from tensorflow.keras.models import Sequential
                from tensorflow.keras.layers import LSTM,Dense,Dropout
                model = Sequential()
                model.add(LSTM(the_units,input_shape=X.shape[1:],activation='relu',return_sequences=True))
                model.add(Dropout(0.1))
                for i in range(the_lstm_layers):
                    model.add(LSTM(the_units,activation='relu',return_sequences=True))
                    model.add(Dropout(0.1))
                
                model.add(LSTM(the_units,activation='relu'))
                model.add(Dropout(0.1))
                for i in range(the_dense_layers):
                    model.add(Dense(the_units,activation='relu'))
                    model.add(Dropout(0.1))
                
                model.add(Dense(1))
                model.compile(optimizer='adam',
                             loss='mse',
                             metrics=['mape'])
                model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=50,validation_data=(X_test,y_test),callbacks=[checkpoint])

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

您的问题是关于如何在Python代码中更改数据文件的路径，以便读取位于D盘下的data2.csv文件。您的代码主要涉及到使用pandas_datareader从在线数据源下载股票数据，而不是直接读取本地CSV文件。不过，如果您想直接读取本地的CSV文件而不是通过web.DataReader，您可以使用pandas的read_csv函数。下面是如何修改您的代码，使其读取D盘上的data2.csv文件：

首先，确保您的data2.csv文件路径正确，比如是D:\data2.csv。然后，替换掉使用web.DataReader的部分，用以下代码：

import pandas as pd

# 指定数据文件的路径
file_path = r"D:\data2.csv"  # 注意使用raw字符串以处理路径中的反斜杠

# 使用pandas读取CSV文件
df = pd.read_csv(file_path)

# 接下来，您的Stock_Price_LSTM_Data_Precesing函数以及其他代码可以保持不变，因为它们不依赖于数据获取方式。

这段代码将直接读取位于D盘的data2.csv文件，并将其内容赋给df变量，之后您的数据预处理和模型训练部分就可以按照原来的方式继续执行了。

请确保将上述代码块中的file_path变量设置为您实际的文件路径。在Python字符串中，前缀r表示原始字符串，这样可以避免反斜杠\被解释为转义字符。如果您的文件路径中没有特殊字符，也可以不使用原始字符串，直接写为"D:\data2.csv"。