CSV データを NumPy レコード配列に効率的にインポートするには?

CSV データを NumPy レコード配列に効率的にインポートする

NumPy の一般的なタスクは、CSV ファイルからレコード配列にデータをインポートすることです。 。レコード配列は、CSV データを直接インポートする read.table() や read.delim() などの R 関数とは異なり、列に編成されたデータへの効率的なアクセスを可能にする構造化データ型です。 R のデータフレームである NumPy は、この機能を直接提供しません。ただし、delimiter キーワードをカンマに設定することで numpy.genfromtxt() 関数を使用すると、同様の結果を得ることができます:

代替方法: csv.reader() と numpy を使用します。 core.records.fromrecords()

numpy.genfromtxt() を使用した直接メソッドがニーズに合わない場合は、 csv.reader() と numpy.core.records.fromrecords() を組み合わせて使用​​します。このメソッドには次のものが含まれます。

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)

csv.reader() を使用して CSV を解析し、権限のリストを作成します。

numpy.core.records.fromrecords() を使用して変換します。配列に対する権限のリストRecord.

1. code:

適切な方法の選択は、CSV ファイルのサイズ、データ構造、特定のパフォーマンスのニーズなどのさまざまな要因によって異なります。

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