是否有一种直接的方法将CSV文件的内容导入到记录数组中,就像R的read.table(), read.delim()和read.csv()将数据导入到R数据框架中一样?
或者我应该使用csv.reader(),然后应用numpy.core.records.fromrecords()?
是否有一种直接的方法将CSV文件的内容导入到记录数组中,就像R的read.table(), read.delim()和read.csv()将数据导入到R数据框架中一样?
或者我应该使用csv.reader(),然后应用numpy.core.records.fromrecords()?
当前回答
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=',')
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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)
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。
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。
当我尝试使用NumPy和Pandas两种方式时,使用Pandas有很多优点:
快 减少CPU占用 与NumPy genfromttxt相比,RAM占用了1/3
这是我的测试代码:
$ for f in test_pandas.py test_numpy_csv.py ; do /usr/bin/time python $f; done
2.94user 0.41system 0:03.05elapsed 109%CPU (0avgtext+0avgdata 502068maxresident)k
0inputs+24outputs (0major+107147minor)pagefaults 0swaps
23.29user 0.72system 0:23.72elapsed 101%CPU (0avgtext+0avgdata 1680888maxresident)k
0inputs+0outputs (0major+416145minor)pagefaults 0swaps
test_numpy_csv.py
from numpy import genfromtxt
train = genfromtxt('/home/hvn/me/notebook/train.csv', delimiter=',')
test_pandas.py
from pandas import read_csv
df = read_csv('/home/hvn/me/notebook/train.csv')
数据文件:
du -h ~/me/notebook/train.csv
59M /home/hvn/me/notebook/train.csv
在NumPy和熊猫版本:
$ pip freeze | egrep -i 'pandas|numpy'
numpy==1.13.3
pandas==0.20.2