numpy.loadtxt：加载一系列列答案

【问题标题】：numpy.loadtxt: load a range of columnsnumpy.loadtxt：加载一系列列
【发布时间】：2018-08-28 19:14:55
【问题描述】：

我有一个.csv 文件，其中包含字符串和整数 - 包含列。我需要使用numpy.loadtxt 方法来导入由指定列形成的矩阵。我怎样才能做到这一点？现在我正在尝试执行以下操作：

data = np.loadtxt(open(path_to_data, "rb"), delimiter=",", skiprows=1, usecols=[1:])

基本上尝试读取所有列，但首先，但它给出了错误：

SyntaxError: 无效语法

因为不允许这样的语法：usecols=[1:]

【问题讨论】：

请放一些虚拟样本数据并使用pandas读取数据文件
“我需要使用numpy.loadtxt”——不，你不需要。还有更厉害的numpy.genfromtxt。
@heltonbiker, genfromtxt 需要相同类型的 usecols 输入。
[1:] 仅允许在索引上下文中使用。它不是range 表达式。使用np.arange(1,10) 或您需要多少列。基本上usecols 需要一个列号列表。没有all-but-the-first 快捷方式。
loadtxt 和 genfromtxt 都使用默认的 float dtyype 加载。但是genfromtxt 将nan 放在它无法将字符串转换为浮点数的地方，而loadtxt 会引发错误。因此，您可以加载所有列，然后进行 data[:,1:] 提取。

标签： python numpy

【解决方案1】：

不要让numpy.loadtxt() 选择列，只需将它们全部加载，然后对结果数组进行切片以删除第一列：

data = np.loadtxt(open(path_to_data, "rb"), delimiter=",", skiprows=1)[:,1:]

那么你不需要知道n 的值，即列数，所有内容都在一行上。

如果您在将字符串转换为浮点数时遇到问题，则可以转换 dtype

例如

data = data.astype('float64')

【讨论】：

【解决方案2】：

这是语法错误：

In [153]: [1:]
  File "<ipython-input-153-4bac19319341>", line 1
    [1:]
      ^
SyntaxError: invalid syntax

它并不特定于loadtxt。

使用

data = np.loadtxt(open(path_to_data, "rb"), delimiter=",", skiprows=1, usecols=np.arange(1,n))

其中n 是总列数。

usecols : int or sequence, optional
    Which columns to read, with 0 being the first. For example,
    ``usecols = (1,4,5)`` will extract the 2nd, 5th and 6th columns.
    The default, None, results in all columns being read.

如果您不知道n，并且不想使用初步文件读取来确定它，genfromtxt 可能更容易。

data = np.genfromtxt(..., delimiter=',', skiprows=1)

应该加载所有列，将nan 放在它无法将字符串转换为浮点数的地方。如果那些nan都在第一列，那么

data = data[:,1:]

应该给你除了第一列之外的所有内容。

genfromtxt 在将字符串转换为浮点数时更加宽容。

【讨论】：

我知道，但是如何获得这个n？