numpy.loadtxt() 处理csv文件的正确姿势
loadtxt()函数概述
函数loadtxt用于从文本加载数据,我们可以利用该方法把数据读取到np.array中然后做进一步的数据处理,详细信息如下
def loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None,converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False,ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None):
Returns: ndarray
其中具体的参数含义如下:
fname要读取的文件、文件名、或生成器。
dtype数据类型,默认float。
comments注释。
delimiter分隔符格。
skiprows跳过前几行读取,默认是0,必须是int整型。
usecols:要读取哪些列,0是第一列。例如,usecols = (1,5)将提取第2和第6列。默认读取所有列。
unpack如果为True,将分列读取, 例如x, y, z = loadtxt(...)
encoding 编码格式
max_rows 读取的最大行数
converters 字典类型,对某列数据类型进行转换,例如{0:float}
ndmin 指定生成数组的维度
loadtxt实战
我们举一个例子来讲解其读写csv文件的应用
创建一个csv文件,内容如下:
id,cpu,mem
1,0.00%,0B / 0B
2,0.00%,577.6MiB / 1GiB
3,0.00%,44KiB / 30.92GiB
4,0.00%,0B / 0B
5,0.00%,0B / 0B
6,0.00%,0B / 0B
7,0.00%,0B / 0B
8,0.01%,703.5MiB / 2GiB
9,0.00%,48KiB / 30.92GiB
10,0.00%,618.9MiB / 2GiB
实例1
x,y,z=np.array(np.loadtxt('D:/data/log10.csv',dtype=str,delimiter=',',unpack=True,encoding='utf-8',max_rows=5))print(x)
print(y)
print(z)
输出:
['1' '2' '3' '4' '5']
['0.00%' '0.00%' '0.00%' '0.00%' '0.00%']
['0B / 0B' '577.6MiB / 1GiB' '44KiB / 30.92GiB' '0B / 0B' '0B / 0B']
可以看到:
我们把csv三列的数据分别赋值给了x,y,z, 使用unpack=True
数组中的值都是String类型,使用dtype=str
Csv中有10行数据,但是数组中保存了5行,因为使用max_rows=5
数组中没有输出 id,cpu,mem等信息,因为默认skiprows=0会将首行过滤
使用delimiter=',作为csv数据的分隔符'
实例2
arr=np.array(np.loadtxt('D:/data/log10.csv',dtype=str,delimiter=',',usecols = (1,2),encoding='utf-8',max_rows=5))
print(arr)
输出
[['0.00%' '0B / 0B']
['0.00%' '577.6MiB / 1GiB']
['0.00%' '44KiB / 30.92GiB']
['0.00%' '0B / 0B']
['0.00%' '0B / 0B']]
可以看到:
只显示了csv中的第一列和第二列数据,usecols = (1,2)
因为没有使用unpack=True,所以整体作为一个二维数组进行输出
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