我正在使用以下代码从CSV文件中读取大量数据
data = np.genfromtxt(inputfile.name, delimiter=',', dtype=float, names=True)
根据docstring，使用名称Keyword和True值，意味着数据是在1d结构化数组中构建的，其中原始CSV文件的列可以通过其名称访问，从文件的第一行获取
虽然这一般起作用，但似乎没有像我期望的那样解析名称字符串作为原始字符串。 r＆＃39;一些字符串＆＃39;
e.g。文件中的字符串
s = "LNAGain(Corner=nom_8;modelFiles=model.paths.scs;cur_ctl_counter=1;vsupply=1.65;temperature=85) Y"
#correct
被解析为
s="LNAGain_Cornernom_8modelFilesmodelpathsscscur_ctl_counter1vsupply165temperature85_Y"
#wrong
所以它错过了等号，分号和括号。 有没有办法强制阅读为原始字符串？或者这是numpy方法中的错误？
如果我只是用
读取该行inputfile.readline()
一切都正确地解析/我想要的。
提前感谢！
答案 0 :(得分：1)
我通过将pandas模块用于csv导入而不是numpy解决了我的问题。见http://pandas.pydata.org
它似乎以更智能的方式解析包含数据的文本文件。
所以，而不是做
import numpy as np
data = np.genfromtxt(inputfile.name, delimiter=',', dtype=float, names=True)
我做
import pandas as pd
data = pd.read_csv(inputfile.name, sep=',')
一切都很好。 ：）
当然，我必须编辑我的代码才能使用pandas方法来处理数据对象，但是更改的地方会很小。
e.g。访问数据列我会用
data[data.columns[column_index]]
而不是
data[data.dtype.names[column_index]