如何将 CSV 数据导入 NumPy 记录数组？

将 CSV 数据导入 NumPy 中的记录数组

使用表格数据时，记录数组可能是 NumPy 中有用的数据结构。它允许您存储具有异构数据类型的数据并使用字段名称访问数据。如果您正在寻找一种将 CSV 数据直接导入记录数组的方法，类似于 R 中的 read.table()、read.delim() 和 read.csv() 函数，这里有一个解决方案：

使用 numpy.genfromtxt()

NumPy 的 genfromtxt() 函数提供了直接读取的方式将 CSV 数据存储到记录数组中。通过将分隔符关键字参数设置为逗号，genfromtxt() 会自动将数据分隔成字段：

import numpy as np

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

生成的数据变量是一个结构化的 NumPy 数组，其中每行代表一条记录，每列代表一条记录代表一个字段。您可以使用类似属性的语法访问各个字段：

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

或者，您可以使用 dtype.names 属性将字段作为元组访问：

# Get the field names
field_names = data.dtype.names

# Access the 'name' field using the tuple index
names = data[field_names.index('name')]

其他选项

如果您需要对数据导入过程进行更多控制，您可以使用pandas 库中的 pd.read_csv() 函数。它提供了额外的功能，例如处理不同的编码和跳过标题：

import pandas as pd

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

无论您选择哪种方法，NumPy 的记录数组都提供了一种处理表格数据的便捷方法，而 genfromtxt() 提供了一种直接的方法将 CSV 数据导入此格式。

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