熊猫数据框到带有'\ t'分隔符的Numpy数组

Question

我正在尝试加载几千行四列的数据，其中每一列由一个制表符空间分隔，并将每一行的每一项都转换为int数据类型。

当我像这样创建数据框时：

my_data = pd.read_csv('filename', sep='\t')

我得到一个输出，每行看起来像这样：

col1\tcol2\tcol3\tcol4

然后我需要将其转换为一个numpy数组，所以我可以这样做：

arr_data = np.array(my_data)

这是我现在的输出：

array([['col1\tcol2\tcol3\tcol4'],
       ['col1\tcol2\tcol3\tcol4'],
       ['col1\tcol2\tcol3\tcol4'], 
       .....
       .....

所以基本上现在每一行都是一个字符串。 我想做的就是将所有内容变成int，而不是string，但是当我尝试这样做时：

arr_data = np.array(my_data, dtype=int) 

我得到一个ValueError

我是否需要编写一个嵌套的for循环来遍历每一行，然后遍历每一行中的每一列，以使每一项变成一个int？

编辑： 我还注意到，当我创建数据框时，数据的形状为(rows, 1)而不是(rows, 4)，我想这意味着delimiter无效吗？ 这是前几行：

1   1   5   874965758
1   2   3   876893171
1   3   4   878542960
1   4   3   876893119
1   5   3   889751712
1   7   4   875071561

谢谢

Answer 1

使用标志BŁĄD: podwójna wartość klucza narusza ograniczenie unikalności

ERROR: the double key value violates the uniqueness constraint

Answer 2

您的列不是用TAB分隔的。它们用空格隔开。使用sep='\s+'来解析它们。顺便说一下，该分隔符还覆盖了标签。