如何在 Python 中从 CSV 导入数组数组答案

【问题标题】：How to import an array of arrays from CSV in Python如何在 Python 中从 CSV 导入数组数组
【发布时间】：2019-06-29 10:45:02
【问题描述】：

所以基本上我是 Python 新手，有些事情我无法做到。我正在从 CSV 导入数据，我需要我的 data_2d 看起来像这样：

data_2d = [ [30, 15, 0, 15, 0, 0, 0],
        [32, 10, 0,10, 3, 5, 0],
        [5, 9, 0, 25, 10, 8, 3],
        [22, 10, 0  ,17, 5, 6, 0],
        [7, 15, 0, 30, 3, 5, 0]]

相反，使用我当前的代码，我得到了：

[['30' '15' '0' '15' '0' '0' '0']
['32' '10' '0' '10' '3' '5' '0']
['5' '9' '0' '25' '10' '8' '3']
['22' '10' '0' '17' '5' '6' '0']
['7' '15' '0' '30' '3' '5' '0']]

我的代码在这里：

data_2d = [ [30, 15, 0, 15, 0, 0, 0],
        [32, 10, 0,10, 3, 5, 0],
        [5, 9, 0, 25, 10, 8, 3],
        [22, 10, 0  ,17, 5, 6, 0],
        [7, 15, 0, 30, 3, 5, 0]]

data_2d = []

with open('file.csv', newline='\n') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    for row in reader:
        data_2d.append(row)

data_array = np.array(data_2d)
data_array = np.delete(data_array, (0), axis=0)
data_array = np.delete(data_array, (0), axis=1)

print("data_array")
print(data_array)

CSV 文件目前如下所示：

Time_Activity;SITTING;STANDING;LAYING;WALKING;WALKING_DOWNSTAIRS;WALKING_UPSTAIRS;RUNNING
8;30;15;0;15;0;0;0
9;32;10;0;10;3;5;0
10;5;9;0;25;10;8;3
11;22;10;0;17;5;6;0
12;7;15;0;30;3;5;0

【问题讨论】：

标签： python arrays python-3.x csv numpy

【解决方案1】：

要立即修复，请使用astype 方法将字符串数组转换为int：

data_array = data_array.astype(int)

另外，np.delete效率低，不推荐；尽可能使用切片。以下是您可以完全避免 Python 级循环的几种方法：-

`numpy`

使用 NumPy，您可以使用np.genfromtxt：

arr = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=';', skip_header=1)[:, 1:]

`pandas`

或者，您可以通过 Pandas 使用pd.read_csv：

arr = pd.read_csv('file.csv', sep=';').iloc[:, 1:].values

print(arr)

# array([[30, 15,  0, 15,  0,  0,  0],
#        [32, 10,  0, 10,  3,  5,  0],
#        [ 5,  9,  0, 25, 10,  8,  3],
#        [22, 10,  0, 17,  5,  6,  0],
#        [ 7, 15,  0, 30,  3,  5,  0]], dtype=int64)

【讨论】：

【解决方案2】：

csv 文件被读取为字符串。您可以在追加时将行从字符串转换为 int。这可以使用map 函数来完成。

代码：

data_2d.append(list(map(int,row)))

【讨论】：

【解决方案3】：

你在正确的轨道上。有两件事可以帮助您实现目标并稍微简化代码。

跳过标题，这样您就不必担心以后会删除它。
在追加之前将字符串转换为 int。

适用于您的输入的示例代码：

  data_2d = []
  with open('file.csv', newline='\n') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    next(reader) # this will skip that header
    for row in reader:
      data_2d.append([int(x) for x in row]) #this just means take each string and make it an int before appending.

结果：

[[8, 30, 15, 0, 15, 0, 0, 0], 
[9, 32, 10, 0, 10, 3, 5, 0], 
[10, 5, 9, 0, 25, 10, 8, 3], 
[11, 22, 10, 0, 17, 5, 6, 0], 
[12, 7, 15, 0, 30, 3, 5, 0]]

一些有用的链接解释了这两个添加： https://evanhahn.com/python-skip-header-csv-reader/ https://www.pythonforbeginners.com/basics/list-comprehensions-in-python

【讨论】：