您可以使用此代码将CSV文件数据发送到数组中:

import numpy as np
csv = np.genfromtxt('test.csv', delimiter=",")
print(csv)

使用numpy.genfromtxt()，将分隔符kwarg设置为逗号:

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

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。

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。

这是最简单的方法:

import csv
with open('testfile.csv', newline='') as csvfile:
    data = list(csv.reader(csvfile))

现在数据中的每个条目都是一个记录，表示为一个数组。你有一个二维数组。这节省了我很多时间。

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)