Question

我尝试使用numpy将CSV文件作为数据表读取，但遇到了问题。

这是我的CSV文件，完整版：

week,count,is_successful,percent,percent_tablet,percent_desktop
1,2005,0,23,32,45
1,3805,1,18,22,55
2,1872,0,35,22,43
2,2990,1,22,21,57
3,2005,0,24,24,48
3,3805,1,27,21,52

这是我的numpy代码：

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', names=True)
print data.shape

这给了我(6,) - 它看到行但没有列。为什么不将它作为表格导入？

Answer 1

当您命名列时，genfromtxt创建的数组是一维structured array。使用列名作为键访问列，例如data['week']。

您可以使用view方法获取数据的二维视图：table = data.view(np.float64).reshape(len(data), -1)。

Answer 2

来自documentation：

控制我们读取的字符串序列的主要方法   将文件转换为其他类型是设置dtype参数。   此参数的可接受值为：



单个类型，例如dtype = float。输出将是具有给定dtype的2D，除非已将每个列与名称相关联   使用names参数（见下文）。请注意，dtype = float是
  genfromtxt的默认值。



一系列类型，例如dtype =（int，float，float）。



以逗号分隔的字符串，例如dtype =“i4，f8，| S3”。



一个包含两个键“名称”和“格式”的词典。



一系列元组（名称，类型），例如dtype = [（'A'，int），（'B'，float）]。



现有的numpy.dtype对象。



特殊值无。在这种情况下，列的类型将根据数据本身确定（见下文）。



在所有情况下，但第一个，输出将是具有结构化dtype的一维数组。此dtype具有与序列中的项目一样多的字段。字段名称使用names关键字定义。

基本上，如果数据是异构的或未指定的，则会得到一个dtypes数组。只有它是同质的才能得到矩阵。

Answer 3

您可以使用skiprows并将names保留为其默认False值。这会绕过将数据汇集到结构中。

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', skiprows=1)
print data.shape

将CSV文件导入numpy作为数据表导致形状不正确

3 个答案: