还可以尝试recfromcsv()，它可以猜测数据类型并返回正确格式化的记录数组。

这是一个非常简单的任务，最好的方法如下

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.read_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\Clients.csv')   #read the file (put 'r' before the path string to address any special characters in the file such as \). Don't forget to put the file name at the end of the path + ".csv"

print(df)`

y = np.array(df)

使用pandas.read_csv:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('myfile.csv', sep=',', header=None)
print(df.values)

array([[ 1. ,  2. ,  3. ],
       [ 4. ,  5.5,  6. ]])

这就提供了一个pandas DataFrame，它提供了许多numpy记录数组无法直接提供的有用的数据操作函数。

DataFrame是一个2维标记数据结构，列为 可能是不同的类型。你可以把它想象成一个电子表格 SQL表……

我还推荐numpy.genfromtxt。然而，由于问题要求的是记录数组，而不是普通数组，因此需要在genfromtxt调用中添加dtype=None参数:

import numpy as np
np.genfromtxt('myfile.csv', delimiter=',')

对于下面的'myfile.csv':

1.0, 2, 3
4, 5.5, 6

上面的代码给出了一个数组:

array([[ 1. ,  2. ,  3. ],
       [ 4. ,  5.5,  6. ]])

and

np.genfromtxt('myfile.csv', delimiter=',', dtype=None)

给出一个记录数组:

array([(1.0, 2.0, 3), (4.0, 5.5, 6)], 
      dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<i4')])

这样做的好处是可以轻松导入具有多种数据类型(包括字符串)的文件。

还可以尝试recfromcsv()，它可以猜测数据类型并返回正确格式化的记录数组。

In [329]: %time my_data = genfromtxt('one.csv', delimiter=',')
CPU times: user 19.8 s, sys: 4.58 s, total: 24.4 s
Wall time: 24.4 s

In [330]: %time df = pd.read_csv("one.csv", skiprows=20)
CPU times: user 1.06 s, sys: 312 ms, total: 1.38 s
Wall time: 1.38 s

我建议使用表(pip3 install tables)。您可以使用pandas将.csv文件保存到.h5。

import pandas as pd
data = pd.read_csv("dataset.csv")
store = pd.HDFStore('dataset.h5')
store['mydata'] = data
store.close()

然后，即使是大量的数据，您也可以轻松地用更少的时间将数据加载到NumPy数组中。

import pandas as pd
store = pd.HDFStore('dataset.h5')
data = store['mydata']
store.close()

# Data in NumPy format
data = data.values