我正在使用以下代码从 CSV 文件中读取大量数据
data = np.genfromtxt(inputfile.name, delimiter=',', dtype=float, names=True)
根据文档字符串,使用具有 True 值的 names 关键字意味着数据结构为一维结构化数组,其中原始 CSV 文件的列可通过其名称访问,取自文件的第一行.
虽然这通常有效,但名称字符串似乎没有像我期望的那样被解析为原始字符串。 r'一些字符串'
例如文件中的字符串
s = "LNAGain(Corner=nom_8;modelFiles=model.paths.scs;cur_ctl_counter=1;vsupply=1.65;temperature=85) Y"
#correct
被解析为
s="LNAGain_Cornernom_8modelFilesmodelpathsscscur_ctl_counter1vsupply165temperature85_Y"
#wrong
所以它漏掉了等号、分号和括号。 有没有办法强制读取原始字符串?或者这是 numpy 方法中的错误?
如果我只是阅读带有
的行inputfile.readline()
一切都被正确解析/如我所愿。
提前致谢!
最佳答案
我通过使用 pandas 模块而不是 numpy 进行 csv 导入来解决我的问题。参见 http://pandas.pydata.org
它似乎以更智能的方式解析包含数据的文本文件。
所以,而不是做
import numpy as np
data = np.genfromtxt(inputfile.name, delimiter=',', dtype=float, names=True)
我愿意
import pandas as pd
data = pd.read_csv(inputfile.name, sep=',')
一切都很好。 :)
当然,我不得不编辑我的代码以使用 pandas 方法来处理数据对象,但更改很小。
例如访问我将使用的数据列
data[data.columns[column_index]]
代替
data[data.dtype.names[column_index]
关于python - numpy.genfromtxt 错误地解析带有转义字符的列名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27941754/