CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 효율적으로 가져오는 방법은 무엇입니까?

CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 효율적으로 가져오기

NumPy에서 일반적인 작업은 CSV 파일의 데이터를 레코드 배열로 가져오는 것입니다. . 레코드 배열은 열로 구성된 데이터에 효율적으로 액세스할 수 있는 구조화된 데이터 유형입니다. 직접 방법: Numpy.genfromtxt() 사용 CSV 데이터를 직접 가져오는 read.table() 및 read.delim()과 같은 R 함수와는 다릅니다. R의 데이터프레임인 NumPy는 이 기능을 직접 제공하지 않습니다. 그러나 유사한 결과를 얻기 위해 구분 기호 키워드를 쉼표로 설정하여 numpy.genfromtxt() 함수를 사용할 수 있습니다.

대체 방법: csv.reader() 및 numpy 사용. core.records.fromrecords()

numpy.genfromtxt()를 사용하는 직접적인 방법이 필요에 맞지 않는 경우 다음을 수행할 수 있습니다. csv.reader()와 numpy.core.records.fromrecords()를 조합하여 사용하세요. 이 방법에는 다음이 포함됩니다.

import numpy as np

# Read CSV data into a record array
my_data = np.genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')

# Print the record array
print(my_data)

csv.reader()를 사용하여 CSV를 구문 분석하고 권한 목록을 생성합니다.

numpy.core.records.fromrecords()를 사용하여 변환하려면 배열에 대한 권한 목록 Record.

1. code:

적절한 방법을 선택하는 것은 CSV 파일 크기, 데이터 구조, 특정 성능 요구 사항 등 다양한 요소에 따라 달라집니다.

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