使用Python的load_categories_from_csv_file()函数将类别数据读取到内存中

load_categories_from_csv_file()函数是一个用于将类别数据从CSV文件中读取到内存中的Python函数。它的作用是提供一个方便的方法来加载和处理类别数据，以便在后续的数据分析或机器学习任务中使用。

以下是一个使用该函数的示例：

1.首先，我们需要准备一个CSV文件，其中包含类别数据。假设我们有一个名为categories.csv的文件，它具有以下结构：

category_id,category_name
1,Category A
2,Category B
3,Category C

其中， 列是类别的 标识符category_id，第二列是类别的名称category_name。

2.接下来，我们可以使用load_categories_from_csv_file()函数加载该文件：

def load_categories_from_csv_file(file_path):
    categories = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        reader = csv.DictReader(file)
        for row in reader:
            category = {
                'id': int(row['category_id']),
                'name': row['category_name']
            }
            categories.append(category)
    return categories

categories = load_categories_from_csv_file('categories.csv')

在这个示例中，我们首先使用open()函数打开CSV文件，然后使用csv.DictReader()函数创建一个reader对象来读取文件。接下来，我们遍历reader对象的每一行，使用int()函数将category_id转换为整数类型，并将category_id和category_name添加到一个字典中。最后，我们将这个字典添加到categories列表中。

3.加载完成后，我们可以使用返回的categories列表来访问和处理类别数据。例如，我们可以打印出每个类别的名称：

for category in categories:
    print(category['name'])

这将输出：

Category A
Category B
Category C

通过使用load_categories_from_csv_file()函数，我们可以轻松地从CSV文件中加载类别数据，并在后续的数据分析或机器学习任务中使用这些数据。这个函数的灵活性允许我们在CSV文件结构发生变化时，进行必要的调整，以适应新的数据格式。