利用numpy库

(缺点:有缺失值就无法读取)

读:

import numpy

my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

写:

numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',')

可能遇到的问题:

SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position

原因是文件路径名中含有转义字符,将路径中的换成即可。

利用pandas库

读:(可以处理缺失值)

>>> import pandas as pd

>>> df = pd.read_csv('D:PythonlB_train1.csv')

>>> df.values

>>> df.as_matrix(columns=None)

写:(将dataFrame直接写入)

>>> testB = test[test.intersection_id.isin(["B"])]

>>> pd.DataFrame.to_csv(testB,"D:Pythonkt5B.csv")

#testB是个dataFrame

利用sklearn包中的Imputer处理缺失值

>>> m = df.as_matrix(columns=None)

>>> from sklearn.preprocessing import Imputer

>>> imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)

>>> imp.fit(m)

Imputer(axis=0, copy=True, missing_values='NaN', strategy='mean', verbose=0)

>>> imp.transform(m)

以上这篇python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易采站长站。

python读取csv某一列存入数组_python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解相关推荐

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