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Importation de données CSV dans des tableaux d'enregistrements dans NumPy
Lorsque vous travaillez avec des données tabulaires, un tableau d'enregistrements peut constituer une structure de données utile dans NumPy. Il vous permet de stocker des données avec des types de données hétérogènes et d'accéder aux données à l'aide de noms de champs. Si vous recherchez un moyen direct d'importer des données CSV dans un tableau d'enregistrements, analogue aux fonctions read.table(), read.delim() et read.csv() dans R, voici une solution :
Utilisez numpy.genfromtxt()
La fonction genfromtxt() de NumPy fournit un moyen direct de lire des données CSV dans un tableau d'enregistrements. En définissant l'argument du mot-clé délimiteur sur une virgule, genfromtxt() séparera automatiquement les données en champs :
import numpy as np # Import CSV data using genfromtxt() data = np.genfromtxt("my_data.csv", delimiter=",")
La variable de données résultante est un tableau NumPy structuré, où chaque ligne représente un enregistrement et chaque colonne représente un champ. Vous pouvez accéder aux champs individuels en utilisant une syntaxe de type attribut :
# Access the 'name' field names = data['name']
Vous pouvez également accéder aux champs sous forme de tuple à l'aide de l'attribut dtype.names :
# Get the field names field_names = data.dtype.names # Access the 'name' field using the tuple index names = data[field_names.index('name')]
Options supplémentaires
Si vous avez besoin de plus de contrôle sur le processus d'importation de données, vous pouvez utiliser la fonction pd.read_csv() de la bibliothèque pandas. Il fournit des fonctionnalités supplémentaires telles que la gestion de différents encodages et le saut d'en-têtes :
import pandas as pd # Import CSV data using pd.read_csv() df = pd.read_csv("my_data.csv")
Quelle que soit la méthode que vous choisissez, les tableaux d'enregistrements de NumPy offrent un moyen pratique de travailler avec des données tabulaires, et genfromtxt() fournit un moyen direct pour importer des données CSV dans ce format.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!