Question

我有.csv文件，它看起来像

 1, 1 2 3 4 5
 3, 2 3 4 5 6
 2, 5 6 5 4 8
 5, 5 4 8 6 2
 ...

如何获取第一列

a = [1 3 2 5 ...]

和矩阵

b = [ 1 2 3 4 5
      2 3 4 5 6
      5 6 5 4 8
      5 4 8 6 2 ]

类型为整数numpy数组我试过了

data = np.asarray(pd.read_csv('Data.csv'))

但它会让事情变得更糟......

Answer 1

我认为你需要，

df=pd.read_csv()
first_col=np.array(df.iloc[:0])
df_array=np.array(df.iloc[:,1:])

Answer 2

pandas通过正则表达式pd.read_csv，engine='python'支持多个分隔符。你可以尝试这样的事情：

df = pd.read_csv('Data.csv', header=None, sep=' |, ',
                 engine='python', dtype=int)

然后按如下方式检索您的数据：

a = df.iloc[:, 0].values
b = df.iloc[:, 1:].values

Answer 3

纯Numpy方法将使用np.loadtext()并通过传入转换器函数将字符串转换为适当的类型：

In [70]: col1, col2 = np.loadtxt('test.csv', converters={0:int, 1:bytes.decode}, dtype=str, delimiter=',', unpack=True)

In [71]: col1 = col1.astype(int)

In [72]: col2 = np.vstack(np.core.defchararray.split(col2)).astype(int)

结果：

In [73]: col1
Out[73]: array([1, 3, 2, 5])

In [74]: col2
Out[74]: 
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [2, 3, 4, 5, 6],
       [5, 6, 5, 4, 8],
       [5, 4, 8, 6, 2]])

请注意，在将col2转换为整数数组之前，它是一个字符串数组，如下所示：

In [76]: col2
Out[76]: 
array([' 1 2 3 4 5', ' 2 3 4 5 6', ' 5 6 5 4 8', ' 5 4 8 6 2'], 
      dtype='<U10')

如果您还希望将它们分开但在下一步中使用字符串类型，则不需要使用vstack()和astype()。在那种情况下，你会得到：

In [77]: np.core.defchararray.split(col2)
Out[77]: 
array([['1', '2', '3', '4', '5'], ['2', '3', '4', '5', '6'],
       ['5', '6', '5', '4', '8'], ['5', '4', '8', '6', '2']], dtype=object)

在python中将字符串中的数字转换为数组

3 个答案: