Question

我有一个包含38列和1500多行的csv，其中包含浮点数和字符串。我想要从这个集合中的3列（x，y，z）浮点数据来找到f=(x+y)/z的平均值。经过研究，我成功地将这些列分离为numpy数组并执行f=(x+y)/z。现在当我尝试总结f时，数组没有加起来。我打印f我看到1500项正确的值，但不是这些的总和。

  reader=csv.reader(open('myfile.csv' ,"rb"),delimiter=',')
  reader.next()
  reader.next()
  x=list(reader)
  data=numpy.array(x)
  rows=data.shape[0]
  for i in range (0,rows):
      x=numpy.array(data[i,18]).astype('float')
      y=numpy.array(data[i,19]).astype('float')
      z=numpy.array(data[i,6]).astype('float')
      f=numpy.array((x+y)/z)
      average=numpy.sum(f)/rows
      print average

Answer 1

如果data已经是数组，则不需要for循环：

x = data[:, 18].astype(float)
y = data[:, 19].astype(float)
z = data[:, 6].astype(float)
f = (x+y) / z
average = np.average(f)

使用np.loadtxt阅读文件可能会更好：

data = np.loadtxt('myfile.csv', dtype=float, delimiter=',' skiprows=2,
                  usecols=(6, 18, 19))

或直接获取x，y和z：

x, y, z = np.loadtxt('myfile.csv', dtype=float, delimiter=',' skiprows=2,
                     usecols=(6, 18, 19), unpack=True)

Answer 2

Numpy允许您作为一个整体操作数组，您不需要遍历它们。

reader=csv.reader(open('myfile.csv' ,"rb"),delimiter=',')
reader.next()
reader.next()
x=list(reader)
data=numpy.array(x)
rows=data.shape[0]

x=data[:,18].astype('float')
y=data[:,19].astype('float')
z=data[:,6].astype('float')

f = (x + y) / z
average = f.mean()

print average

Answer 3

如果你没有陷入numpy这里是一个纯粹的python解决方案，

import csv

def f(x, y, z):
    x = float(x)
    y = float(y)
    z = float(z)
    return (x+y)/z

reader = csv.reader(open("derp.csv", 'r'))
rows = list(reader)
len_of_rows = len(rows)

f_values = []

for row in rows:
    x = row[0]
    y = row[1]
    z = row[2]
    f_values.append(f(x, y, z))

average = sum(f_values)/len_of_rows
print average

这是我的derp.csv的样子

1,2,3
4,5,6
7,8,9

选择并操作.csv中的列

3 个答案: