Numpy中的numpy.genfromtxt()函数中如何跳过指定的列

在本文中，我们将介绍如何使用numpy.genfromtxt()函数中的好用功能：跳过指定的列。

在数据分析的过程中，经常需要从文件中读取数据并进行处理。numpy.genfromtxt()函数是numpy中非常常用的一个函数，可以从文本文件中读取数据并存储为数组。但是，在有些情况下，我们并不需要文档中的所有列，而是只想跳过其中的一些列。

下面是一个简单的例子。假设我们有一个名为“data.txt”的文本文件，它包含了三列数据：

1,2,3
4,5,6
7,8,9

如果我们只想要其中的前两列，可以使用genfromtxt（）函数来进行处理。具体的代码如下：

import numpy as np

data = np.genfromtxt('data.txt', delimiter=',', usecols=(0,1))
print(data)

在输出中，我们可以看到只有前两列被读取出来，如下所示：

[[1. 2.]
 [4. 5.]
 [7. 8.]]

是不是非常便利呢？但是，如果我们想跳过其中的某一列怎么办呢？

这时候，我们可以通过设置dtype参数中的“exclude”关键字来跳过指定的列。

具体的代码如下：

import numpy as np

data = np.genfromtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=[('f0', 'f8', 2), ('f1', 'f8', 1)], usecols=("f0", "f1"), 
exclude=["f1"], filling_values=np.nan)
print(data)

可以看到，这次在输出结果中，只有第一列被读取出来了，且使用了np.nan（无法转换为浮点数）替换了未读取到的值。

上述代码中的dtype参数是一个结构化数据类型。结构化数据类型对每个数据元素进行定义，并命名为字段名，必须指定名称，以便我们可以在输出中引用它们。在这里，我们将前两列分别命名为“f0”和“f1”。

usecols=(“f0”, “f1”)参数将指定我们感兴趣的列“f0”和“f1”，以及“exclude”参数的指定将跳过列“f1”。

阅读更多：Numpy 教程

总结

在数据分析的过程中，跳过指定的数据列在给定数据集的情况下很有用。通过使用numpy.genfromtxt()函数，并使用dtype参数中的“exclude”关键字，我们可以轻松地跳过在不同数据项中不需要的列，从而更好地执行数据分析任务。