我有一些CSV文件,我很想用numpy.recfromcsv一次性解析,并使用转置输出,基本上灯光名称变成字段名称。之所以一次性完成,是因为我在numpy.recfromcsv
上面有一个包装器函数,它将数据转换为dict,以便以后进一步使用。
Wavelength(nm);380;384;388;392;396;400;404;408;412;416;420;424;428;432;436;440;444;448;452;456;460;464;468;472;476;480;484;488;492;496;500;504;508;512;516;520;524;528;532;536;540;544;548;552;556;560;564;568;572;576;580;584;588;592;596;600;604;608;612;616;620;624;628;632;636;640;644;648;652;656;660;664;668;672;676;680;684;688;692;696;700;704;708;712;716;720;724;728;732;736;740;744;748;752;756;760;764;768;772;776;780
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Arri_2000Plus_TU_L2_Spot;0.0849908618;0.0934242262;0.1014674929;0.1099822002;0.1177662719;0.1253492666;0.134697463;0.142342758;0.1505975773;0.159637769;0.169856497;0.1800171878;0.1904933755;0.1997750064;0.209304278;0.2195967056;0.2303571462;0.2413313828;0.2523891267;0.2638755688;0.2752065316;0.2859739007;0.2984220703;0.3110820525;0.3235548365;0.336376107;0.3476023506;0.3600019504;0.3717992313;0.3840503067;0.3968868437;0.4097881732;0.422592282;0.4354193939;0.4470743949;0.4580069137;0.4703430633;0.4838711635;0.4971171506;0.5115211342;0.5255459198;0.5389505797;0.5514061384;0.5627478222;0.5737986877;0.584514454;0.5964193307;0.6080717277;0.6198356646;0.6329621056;0.6450896267;0.6561521142;0.6666775366;0.6766317536;0.6884804157;0.7002021719;0.7113928896;0.7227900287;0.733928084;0.7462221455;0.7568915945;0.7662926634;0.7754789701;0.7842146418;0.7927361138;0.8000912238;0.8075426722;0.8173322426;0.8278594127;0.8369424124;0.8467434591;0.8578046216;0.8671546628;0.8757761628;0.8832203537;0.8903071011;0.8922707743;0.897679717;0.9016222612;0.9043663377;0.9078215986;0.9133081896;0.9208924339;0.9296837496;0.9388365308;0.947253347;0.9554784366;0.9657392633;0.9675925388;0.9739426527;0.9740991903;0.9725736343;0.9725494563;0.9706558513;0.9727960135;0.9746475875;0.9764587147;0.9828435141;0.9875704484;0.993260968;1
Arri_2000Plus_TU_L2_Flood;0.0807115752;0.0894703458;0.0978699426;0.1061627135;0.1134289945;0.1210199135;0.1311422825;0.1390971162;0.1467088486;0.1549488498;0.1652000931;0.1761501872;0.1869601387;0.1956857765;0.2037413337;0.2134131758;0.2247962367;0.236737734;0.2478482829;0.2581276279;0.2673735789;0.2771588324;0.2903191557;0.304245815;0.3171887589;0.3292253492;0.3383798574;0.3483892624;0.3594848121;0.3729902733;0.3875002874;0.4012449413;0.4133500703;0.4242526571;0.4329438741;0.442105278;0.4544771669;0.4699193695;0.4851810575;0.5010043704;0.5146981453;0.5261441518;0.5357855811;0.544368079;0.5538931202;0.5652343121;0.5800344998;0.594509798;0.6080847351;0.6214793674;0.6325468091;0.6411901792;0.6484444601;0.6555268879;0.6658492166;0.6782501983;0.692181294;0.7073740594;0.7211370925;0.7347050672;0.7453691595;0.7534360406;0.7599210124;0.7654489258;0.770723779;0.7757173269;0.7824415027;0.7943932032;0.8082257223;0.8210994055;0.8341906965;0.8468468523;0.8570115297;0.8650534328;0.871078191;0.875781009;0.8748740527;0.8774277218;0.8791833208;0.8806829211;0.8852428769;0.8937849453;0.905407754;0.9185606003;0.9326556734;0.9441852595;0.9544661939;0.9655744567;0.9672118435;0.9728555981;0.9714115779;0.9684882194;0.9654110348;0.9608515281;0.9615879829;0.9613272893;0.9640521407;0.9712406305;0.9792932863;0.9894410019;1
到目前为止,我尝试过使用dtype
和unpack=True
的各种组合,但没有取得太大成功。
我认为读取数据的更好选择不是Numpy,而是Pandas。基本原因是:
- Numpy数组应具有相同类型的每个元素
- 但你的第一列相当于";样品名称";(字符串(
- 并且在结果(转置(数组中,它应该是索引列(仅在Pandas中支持(
- 留下浮动类型的所有其他列
因此,要读取您的数据(到目前为止没有任何换位(,请使用:
df = pd.read_csv('Input.csv', sep=';', index_col=0).dropna()
请注意最后的dropna((,以删除带有NaN的行,结果如下仅包含分号的行。
然后,要获得转换后的数组,请运行:
result = df.T
结果(仅限于初始列和行(是:
Wavelength(nm) Arri_650Plus_TU_L1_Spot Arri_650Plus_TU_L1_Flood Arri_650Plus_TU_L2_Spot Arri_650Plus_TU_L2_Flood
380 0.064942 0.070919 0.070375 0.074892
384 0.071336 0.078001 0.077249 0.082744
388 0.076722 0.083827 0.082296 0.088379
392 0.082816 0.090440 0.088213 0.094135
396 0.089634 0.097831 0.095796 0.101840
请注意,波长(nm(是索引列的名称,彼此(正则(列的名称为样例名称。
或者你可以一次完成全部工作,运行:
result = pd.read_csv(io.StringIO(txt), sep=';', index_col=0).dropna().T
如果您愿意,您可以使用下面的Numpy数组进行进一步处理,正在运行:
result2 = result.values
但在这种情况下,您会丢失列名和行索引。这样的阵列具有:
- 行索引为连续整数(从0开始(,而不是样本名称
- 列索引也是连续整数,而不是vawelength
您选择要选择的表示。
直接使用genfromtxt
:
data = np.genfromtxt(txt.splitlines(), delimiter=';', dtype=None, encoding=None)
In [113]: data.shape
Out[113]: (20,)
In [115]: len(data.dtype.fields)
Out[115]: 102
由于只有第一个字段是字符串,其余字段是浮动的,因此最好单独加载它们:
In [116]: labels = np.genfromtxt(txt.splitlines(), delimiter=';', dtype=None, encoding=None, usecols=(0,))
In [117]: labels
Out[117]:
array(['Wavelength(nm)', '', 'Arri_650Plus_TU_L1_Spot',
'Arri_650Plus_TU_L1_Flood', 'Arri_650Plus_TU_L2_Spot',
'Arri_650Plus_TU_L2_Flood', 'Arri_650Plus_TU_L3_Spot',
'Arri_650Plus_TU_L3_Flood', 'Arri_650Plus_TU_L4_Spot',
'Arri_650Plus_TU_L4_Flood', '', 'Arri_1000Plus_TU_L1_Spot',
'Arri_1000Plus_TU_L1_Flood', 'Arri_1000Plus_TU_L2_Spot',
'Arri_1000Plus_TU_L2_Flood', '', 'Arri_2000Plus_TU_L1_Spot',
'Arri_2000Plus_TU_L1_Flood', 'Arri_2000Plus_TU_L2_Spot',
'Arri_2000Plus_TU_L2_Flood'], dtype='<U25')
In [118]: data = np.genfromtxt(txt.splitlines(), delimiter=';', dtype=None, encoding=None, usecols=range(1
...: ,102))
In [119]: data.dtype
Out[119]: dtype('float64')
In [120]: data.shape
Out[120]: (20, 101)
(所有;
行都填充有nan
。(
可以使用labels
作为字段名来制作结构化数组,但是。。。,我想知道这是否是最有用的数组。同质data
阵列对于一些任务(例如跨越20〃的计算(可能更好;字段";。
unpack
返回一个列表,常规数据的每列一个数组。在1.20版本中,我得到了一个标签数组和101个数值数组,它们的形状都是(20,(。