Comment importer efficacement des données CSV dans des tableaux d'enregistrements NumPy ?

Importer efficacement des données CSV dans des tableaux d'enregistrements NumPy

Dans NumPy, une tâche courante consiste à importer des données d'un fichier CSV dans un tableau d'enregistrements . Un tableau d'enregistrements est un type de données structuré qui permet un accès efficace aux données organisées en colonnes : utilisation de Numpy.genfromtxt() Contrairement aux fonctions R comme read.table() et read.delim(), qui importent directement des données CSV dans. Dataframe de R, NumPy ne fournit pas directement cette fonctionnalité. Cependant, la fonction numpy.genfromtxt() peut être utilisée en définissant le mot-clé délimiteur sur une virgule pour obtenir un résultat similaire :

Méthode alternative : utiliser csv.reader() et numpy. core.records.fromrecords()

Si la méthode directe utilisant numpy.genfromtxt() ne convient pas à vos besoins, vous pouvez Utilisez une combinaison de csv.reader() et numpy.core.records.fromrecords(). Cette méthode comprend les éléments suivants :

import numpy as np

# Read CSV data into a record array
my_data = np.genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')

# Print the record array
print(my_data)

Utilisation de csv.reader() pour analyser le CSV et créer une liste d'autorisations.

Utilisation de numpy.core.records.fromrecords() Pour convertir la liste des autorisations sur un tableau record.

1. code :

Le choix de la méthode appropriée dépend de divers facteurs tels que la taille du fichier CSV, la structure des données et les besoins de performances spécifiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!