将 CSV 文件导入 numpy 作为数据表，导致形状不正确答案

【问题标题】：Import CSV file into numpy as data table resulting in incorrect shape将 CSV 文件导入 numpy 作为数据表，导致形状不正确
【发布时间】：2014-09-19 21:41:59
【问题描述】：

我正在尝试使用 numpy 将 CSV 文件作为数据表读取，但遇到了问题。

这是我的完整 CSV 文件：

week,count,is_successful,percent,percent_tablet,percent_desktop
1,2005,0,23,32,45
1,3805,1,18,22,55
2,1872,0,35,22,43
2,2990,1,22,21,57
3,2005,0,24,24,48
3,3805,1,27,21,52

这是我的 numpy 代码：

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', names=True)
print data.shape

这给了我(6,) - 它看到行但没有列。为什么不将其作为表格导入？

【问题讨论】：

import pprint; pprint.pprint(data) 显示什么？
您的示例有 6 行数据和 6 列，请尝试添加一行以确保您看到的内容...
如果你还不习惯使用numpy，我会看看pandas：pd.read_csv("data.csv") 会给你一些更符合你期望的东西。
这个问题几乎与stackoverflow.com/questions/24143807/…重复

标签： python csv numpy

【解决方案1】：

当您命名列时，genfromtxt 创建的数组是一维的structured array。使用列名作为键访问列，例如data['week'].

您可以使用view 方法获得数据的二维视图：table = data.view(np.float64).reshape(len(data), -1)。

【讨论】：

【解决方案2】：

来自documentation：

控制我们读取的字符串序列的主要方法将文件转换为其他类型是设置 dtype 参数。此参数的可接受值为：

单一类型，例如 dtype=float。输出将是具有给定 dtype 的 2D，除非名称已与每列相关联
使用名称参数（见下文）。请注意，dtype=float 是
genfromtxt 的默认值。

一系列类型，例如 dtype=(int, float, float)。

逗号分隔的字符串，例如 dtype="i4,f8,|S3"。

具有两个键“名称”和“格式”的字典。

元组序列（名称、类型），例如 dtype=[('A', int), ('B', float)]。

现有的 numpy.dtype 对象。

特殊值无。在这种情况下，列的类型将由数据本身确定（见下文）。

在除第一种情况之外的所有情况下，输出都是具有结构化 dtype 的一维数组。此 dtype 具有与序列中的项目一样多的字段。字段名称是用 names 关键字定义的。

本质上，如果数据是异构的或未指定的，您将获得一个 dtypes 数组。只有齐次才能得到矩阵。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用skiprows 并将names 保留为默认的False 值。这将绕过将数据组装成结构。

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', skiprows=1)
print data.shape

【讨论】：