Как прочитать файл csv с помощью numpy (шаг за шагом)
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для чтения файла CSV в массив записей в NumPy:
from numpy import genfromtxt my_data = genfromtxt(' data.csv ', delimiter=' , ', dtype= None )
В следующем пошаговом примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Шаг 1. Просмотрите CSV-файл.
Допустим, у нас есть следующий CSV-файл с именем data.csv , который мы хотели бы прочитать в NumPy:
Шаг 2. Считайте в CSV-файл.
Следующий код показывает, как прочитать этот CSV-файл в массив Numpy:
from numpy import genfromtxt #import CSV file my_data = genfromtxt(' data.csv ', delimiter=' , ', dtype= None )
Обратите внимание на следующее:
- разделитель : указывает разделитель, который разделяет значения данных в файле CSV.
- dtype : указывает тип данных массива NumPy. Используя None , мы разрешаем одновременный импорт в таблицу нескольких типов данных.
Пример 3: Показать массив NumPy
После того, как мы импортировали CSV-файл, мы можем просмотреть его:
#view imported CSV file
my_data
array([[1, 2, 2, 2, 3, 4],
[5, 5, 6, 8, 9, 9]])
Мы видим, что данные в массиве NumPy соответствуют данным, показанным в файле CSV.
Примечание . Полную онлайн-документацию по функции genfromtxt() можно найти здесь .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции с файлами CSV в pandas:
Как читать файлы CSV с помощью Pandas
Как экспортировать DataFrame Pandas в файл CSV
Pandas: как добавить данные в существующий файл CSV