Question

我有一个CSV文件，格式如下：

“FieldName1”，“FieldName2”，“FieldName3”，“FieldName4”
  “04/13/2010 14：45：07.008”，“7.59484916392”，“10”，“6.552373”
  “04/13/2010 14：45：22.010”，“6.55478493312”，“9”，“3.5378543”
  ...

请注意，CSV文件中每行的开头和结尾都有双引号字符，","字符串用于分隔每行中的字段。 CSV文件中的字段数可能因文件而异。

当我尝试通过以下方式将其读入numpy时：
import numpy as np
data = np.genfromtxt(csvfile, dtype=None, delimiter=',', names=True)
所有数据都以字符串值形式读入，由双引号字符包围。这不是没有道理的，但对我来说用处不大，因为我必须返回并将每一列转换为正确的类型

当我使用delimiter='","'代替时，一切都按照我的意愿行事，除以外的第一个和最后一个字段。由于行和行尾字符的开头是单个双引号字符，因此不会将其视为第1个和最后一个字段的有效分隔符，因此它们会被读入，例如， "04/13/2010 14:45:07.008和6.552373" - 分别记下前导和尾随双引号字符。由于这些冗余字符，numpy假设第1个和最后一个字段都是字符串类型;我不希望那样

有没有办法指示numpy按照我的方式读取以这种方式格式化的文件，而不必在初始读取后返回并“修复”numpy数组的结构？

Answer 1

基本问题是NumPy不理解剥离引号的概念（而csv模块确实如此）。当你说delimiter='","'时，你告诉NumPy列分隔符实际上是一个带引号的逗号，即引号在逗号周围，而不是值，所以你得到的第一列和最后一列的额外引号是预期的

查看函数文档，我认为你需要设置converters参数来为你删除引号（默认不是）：

import re
import numpy as np

fieldFilter = re.compile(r'^"?([^"]*)"?$')
def filterTheField(s):
    m = fieldFilter.match(s.strip())
    if m:
        return float(m.group(1))
    else:
        return 0.0 # or whatever default

#...

# Yes, sorry, you have to know the number of columns, since the NumPy docs
# don't say you can specify a default converter for all columns.
convs = dict((col, filterTheField) for col in range(numColumns))
data = np.genfromtxt(csvfile, dtype=None, delimiter=',', names=True, 
    converters=convs)

或者放弃np.genfromtxt()并让csv.csvreader一次一行地给你文件的内容，作为字符串列表，然后你只需遍历元素并构建矩阵：

reader = csv.csvreader(csvfile)
result = np.array([[float(col) for col in row] for row in reader])
# BTW, column headings are in reader.fieldnames at this point.

编辑：好的，所以看起来你的文件不是所有花车。在这种情况下，您可以根据需要在convs案例中设置genfromtxt，或在csv.csvreader案例中创建转化函数向量：

reader = csv.csvreader(csvfile)
converters = [datetime, float, int, float]
result = np.array([[conv(col) for col, conv in zip(row, converters)] 
    for row in reader])
# BTW, column headings are in reader.fieldnames at this point.

编辑2：好的，可变列数...您的数据源只是想让生活变得困难。幸运的是，我们可以使用magic ...

reader = csv.csvreader(csvfile)
result = np.array([[magic(col) for col in row] for row in reader])

...其中magic()只是一个名字，我从头脑中找到了一个功能。（琪！）

最糟糕的是，它可能是这样的：

def magic(s):
    if '/' in s:
        return datetime(s)
    elif '.' in s:
        return float(s)
    else:
        return int(s)

也许NumPy有一个函数，它接受一个字符串并返回一个具有正确类型的单个元素。 numpy.fromstring()看起来很近，但它可能会将时间戳中的空格解释为列分隔符。

P.S。我看到csvreader的一个缺点是它不会丢弃评论;真实的csv文件没有评论。

读取numpy中的CSV文件，其中分隔符为“，”

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