我有一个CSV数据文件,100列* 100,000低点和一个标题。
首先,我想创建一个包含原始CSV数据文件的第1,第3和第5到第100,000列数据的列表。
在这种情况下,我想我可以使用下面的脚本。
#Load data
xy = np.loadtxt('CSV data.csv', delimiter=',', skiprows=1)
x = xy[:,[1,3,5,6,7,8,9,10,11 .......,100000]]
但是,如你所知,这不是一个好方法。它很难打字,也不利于推广。
首先,我认为可以使用下面的脚本但是失败了。
x = xy[:,[1,3,5:100000]]
如何使用特定列数据创建单独的列表,分隔并连续?
答案 0 :(得分:1)
只需使用usecols
中的np.loadtxt()
参数。:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.loadtxt.html
答案 1 :(得分:1)
np.r_
是一个便利函数(实际上是一个带[]
的对象),它生成一个索引数组:
In [76]: np.r_[1,3,5:100]
Out[76]:
array([ 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19,
20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36,
37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53,
54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70,
71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87,
88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])
这应该适用于xy[:,np.r_[...]]
和usecols
参数。
In [78]: np.arange(300).reshape(3,100)[:,np.r_[1,3,5:100:10]]
Out[78]:
array([[ 1, 3, 5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95],
[101, 103, 105, 115, 125, 135, 145, 155, 165, 175, 185, 195],
[201, 203, 205, 215, 225, 235, 245, 255, 265, 275, 285, 295]])
答案 2 :(得分:0)
另一个选择是通过从x
删除列来定义xy
:
x = np.delete(xy, [0,2,4], axis=1)