Numpy读取单行CSV

在本文中，我们将介绍使用numpy.genfromtxt函数读取单行CSV文件的方法。CSV（Comma Separated Values）是一种常见的数据格式，其中每行包含一个或多个数据字段，字段之间用逗号分隔。

阅读更多：Numpy 教程

读取单行CSV

假设我们有一个单行CSV文件，其中包含以下数据字段：

10,20,30,40,50

要读取这个文件，我们可以使用numpy.genfromtxt函数。该函数可以自动将CSV文件转换为numpy数组。

import numpy as np

arr = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
print(arr)

输出为：

[10. 20. 30. 40. 50.]

在这个例子中，我们将文件名”data.csv”作为函数的参数传递给numpy.genfromtxt函数，并设置delimiter参数为逗号，告诉函数每个数据字段之间用逗号分隔。

函数的返回值是一个numpy数组，其中包含CSV文件中的所有数据。在本例中，该数组只有一行。

处理缺失值

如果CSV文件中包含缺失值，我们可以使用numpy.genfromtxt函数的missing_values和filling_values参数来处理它们。

例如，假设我们有以下单行CSV文件，其中第三个数据字段缺失：

10,20,,40,50

要读取这个文件并将缺失值填充为0，我们可以这样做：

arr = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', 
                    usecols=(0,1,3,4), 
                    missing_values='', 
                    filling_values=0)
print(arr)

输出为：

[10. 20.  0. 40. 50.]

在这个例子中，我们在usecols参数中指定了要读取的列，因为我们不需要第二列（包含空值）。missing_values参数指定了表示缺失值的字符串，filling_values参数指定了要用来替换缺失值的值。

跳过标题行和注释行

如果CSV文件包含标题行或注释行，我们可以使用numpy.genfromtxt函数的skip_header和comments参数来跳过它们。

例如，假设我们的CSV文件如下所示：

# This is a comment line      
# Header1, Header2, Header3   
10, 20, 30                   
40, 50, 60                   
70, 80, 90                   

要读取这个文件并跳过前两行，我们可以这样做：

arr = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', 
                    skip_header=2, comments='#')
print(arr)

输出为：

[[10. 20. 30.]
 [40. 50. 60.]
 [70. 80. 90.]]

在这个例子中，我们将skip_header参数设置为2，因为我们要跳过前两行。comments参数指定了行首注释的字符。

总结

使用numpy.genfromtxt函数可以轻松读取单行CSV文件，并支持各种选项来处理缺失值、跳过标题行和注释行等。希望本文能帮助您更好地处理CSV文件。