Bagaimanakah Saya Boleh Mengimport Data CSV ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?

Mengimport Data CSV ke dalam Tatasusunan Rekod dalam NumPy

Apabila bekerja dengan data jadual, tatasusunan rekod boleh menjadi struktur data yang berguna dalam NumPy. Ia membolehkan anda menyimpan data dengan jenis data heterogen dan mengakses data menggunakan nama medan. Jika anda sedang mencari cara langsung untuk mengimport data CSV ke dalam tatasusunan rekod, serupa dengan fungsi read.table(), read.delim(), dan read.csv() dalam R, berikut ialah penyelesaiannya:

Gunakan numpy.genfromtxt()

Fungsi genfromtxt() Numpy menyediakan cara terus untuk membaca CSV data ke dalam tatasusunan rekod. Dengan menetapkan hujah kata kunci pembatas kepada koma, genfromtxt() akan memisahkan data secara automatik ke dalam medan:

import numpy as np

# Import CSV data using genfromtxt()
data = np.genfromtxt("my_data.csv", delimiter=",")

Pembolehubah data yang terhasil ialah tatasusunan NumPy berstruktur, di mana setiap baris mewakili rekod dan setiap lajur mewakili bidang. Anda boleh mengakses medan individu menggunakan sintaks seperti atribut:

# Access the 'name' field
names = data['name']

Sebagai alternatif, anda boleh mengakses medan sebagai tuple menggunakan atribut 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')]

Pilihan Tambahan

Jika anda memerlukan lebih kawalan ke atas proses import data, anda boleh menggunakan pd.read_csv() fungsi daripada perpustakaan panda. Ia menyediakan ciri tambahan seperti mengendalikan pengekodan yang berbeza dan melangkau pengepala:

import pandas as pd

# Import CSV data using pd.read_csv()
df = pd.read_csv("my_data.csv")

Tidak kira kaedah yang anda pilih, tatasusunan rekod NumPy menawarkan cara yang mudah untuk bekerja dengan data jadual dan genfromtxt() menyediakan cara terus untuk mengimport data CSV ke dalam format ini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengimport Data CSV ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!