Question

我创建了一个包含两列的csv文件，第一列是时间数据，第二列是一些测量数据值。

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现在我想使用numpy.loadtxt函数将这两列读入两个不同的numpy数组，其中包含日期列的字符串数据类型和值列的整数数据类型。

我尝试了不同的陈述，但没有一个能奏效。

time, data = np.loadtxt('TS.csv',dtype=str,delimiter=',',usecols=(0, 1),unpack=True)
time, data = np.loadtxt('TS.csv',dtype=(str,int),delimiter=',',usecols=(0, 1),unpack=True)
time, data = np.loadtxt('TS.csv',dtype=[str,int],delimiter=',',usecols=(0, 1),unpack=True)

有谁知道如何实现我刚才描述的目标？谢谢你的帮助！

Answer 1

你非常接近你想要的东西。试试这个

data = np.loadtxt('TS.csv', dtype='str,int', delimiter=',', usecols=(0, 1), unpack=True)

Answer 2

如果您有np.genfromtxt无法处理的内容，我通常会建议np.loadtxt，但是如果缺少数据，它们都会使用空格分隔的文件。例如，如果没有逗号分隔符，很难定义缺少的数据点。

可能起作用的类似功能是pd.read_csv或pd.read_table（大多数情况下都是相同的），它确实可以解决此问题。只需确保使用这种文件格式将参数delim_whitespace设置为True。

pd.read_table('TS.csv', delim_whitespace=True, header=None)

python - 使用numpy loadtxt读取每列不同数据类型的csv文件

2 个答案: