CSV データを NumPy レコード配列に効率的に読み取るにはどうすればよいですか?

NumPy を使用して CSV データをレコード配列に読み取る

NumPy では、レコード配列は、さまざまなデータ型の構造化データを表す便利な方法を提供します。 R は CSV ファイルをデータフレームにインポートするための read.table()、read.delim()、read.csv() などの関数を提供しますが、NumPy では少し異なるアプローチが必要です。

CSV のインポートには 2 つのオプションがあります。 NumPy のレコード配列へのデータ:

1. csv.reader() の使用とnumpy.core.records.fromrecords(): このメソッドでは、csv.reader() を使用して CSV ファイルを 1 行ずつ読み取り、結果のリストのリストを numpy.core.records.fromrecords を使用してレコード配列に変換します。 ().
2. numpy.genfromtxt() を使用して直接インポート:推奨されるアプローチは、レコード配列への CSV データのインポートをサポートする numpy.genfromtxt() を使用することです。 delimiter キーワード引数をカンマに設定すると、CSV ファイルがカンマで区切られるように指定できます。

次のコード スニペットは、numpy.genfromtxt():

from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')

これにより、CSV ファイルのデータを含む「my_data」というレコード配列が作成されます。

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