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=',')

我试了一下:

from numpy import genfromtxt
genfromtxt(fname = dest_file, dtype = (<whatever options>))

对比:

import csv
import numpy as np
with open(dest_file,'r') as dest_f:
    data_iter = csv.reader(dest_f,
                           delimiter = delimiter,
                           quotechar = '"')
    data = [data for data in data_iter]
data_array = np.asarray(data, dtype = <whatever options>)

对460万行约70列进行了分析，发现NumPy路径花费了2分16秒，csv-list理解方法花费了13秒。

我会推荐csv-list理解方法，因为它很可能依赖于预编译的库，而不是像NumPy那样依赖解释器。我怀疑pandas方法也有类似的解释器开销。

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

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。

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=',')

我试了一下:

import pandas as p
import numpy as n

closingValue = p.read_csv("<FILENAME>", usecols=[4], dtype=float)
print(closingValue)