Question

我想知道如何使用多个定界符导入文件。

我有以下一行：

"1,000";"2,000";"3,000"

如何使用numpy导入数据？

我有以下代码

data=numpy.loadtxt(filepath,delimiter=';')

如何为“”传递第二个定界符

亲切问候

Answer 1

pandas.read_csv可以读取这样的文件。它允许您控制定界符和小数点字符。

这是我的文件delim.dat：

"1,000";"2,000";"3,000"
"5,000";"6,000";"7,000"
"8,000";"9,000";"9,100"
"9,250";"9,500";"9,990"

在delimiter=';'中使用参数decimal=','和pandas.read_csv：

In [11]: import pandas as pd

In [12]: df = pd.read_csv('delim.dat', sep=';', decimal=',', header=None)

In [13]: df
Out[13]: 
      0    1     2
0  1.00  2.0  3.00
1  5.00  6.0  7.00
2  8.00  9.0  9.10
3  9.25  9.5  9.99

您还可以使用numpy.genfromtxt，但是必须使用converters参数将每个字段从bytes转换为浮点。例如，

In [54]: def myconvert(s):
    ...:     return float(s.strip(b'"').replace(b',', b'.'))
    ...: 
    ...: 

In [55]: a = np.genfromtxt('delim.dat', delimiter=';', converters={k: myconvert for k in range(3)})

In [56]: a
Out[56]: 
array([[1.  , 2.  , 3.  ],
       [5.  , 6.  , 7.  ],
       [8.  , 9.  , 9.1 ],
       [9.25, 9.5 , 9.99]])

Answer 2

您有一些奇怪的定界符，更不用说在数字文字中间使用逗号了。默认情况下，Numpy没有设置为处理任何这些事情，因此在将输入传递给Numpy之前，您必须先手动解析一下输入内容。您可以使用一些正则表达式来做到这一点：

import re
from io import StringIO

# fake file-like object for demonstration
f = StringIO('''"1,000";"2,000";"3,000"''')

s = re.sub('";?"?', ' ', f.read())
s = re.sub(',', '.', s)

arr = np.fromstring(s, sep=' ')
print(arr)

输出：

[1. 2. 3.]

使用带有多个定界符的numpy数组导入

2 个答案: