使用 genfromtxt 读取具有不同列长度的数据

Question

具有以下具有不同列长度的数据集：

5.0     0.4     0.92    11.45   44.18   33.66
3.2     4.92    7.2     11.73   46.98   118.63
3.6     11.43   14.32   8.88    71.3
1.99    9.12    11.71   15.56   20.24   
0.77    21.92   2.47    33.99   80.68
0.91    4.32    14.6    15.69   127.8
2.67    2.1     5.14    7.96    46.88
0.76    0.44    5.46    71.13   16.62
3.52    1.15    6.21    31.84   10.33
0.93    2.29    0.83    58.0    18.32
0.56    1.61    5.09    20.07   10.1
0.02    1.23    5.95    16.24
1.5     3.23    4.21    18.9

我尝试使用 genfromtxt，但它只返回数据中的第一行。

data = np.genfromtxt(filename,dtype=float,usecols=range(6))

有没有我错过的论点，我不知道可以解决这个问题？ 如果我不使用 usecols 参数，则数据将作为一列返回。设置 delimiter='' 返回相同的结果。 理想情况下，我想读取数据，然后为每列分开。

Answer 1

Numpy 数组必须是规则的，所以genfromtxt没有为此完成。这样的数据pandas可能更容易使用，默认用NaN填充缺失值：

In [7]: df.pd.read_csv('file.txt',sep=' *',engine='python',header=None)
Out[7]: 
       0      1      2      3       4       5
0   5.00   0.40   0.92  11.45   44.18   33.66
1   3.20   4.92   7.20  11.73   46.98  118.63
2   3.60  11.43  14.32   8.88   71.30     NaN
3   1.99   9.12  11.71  15.56   20.24     NaN
4   0.77  21.92   2.47  33.99   80.68     NaN
5   0.91   4.32  14.60  15.69  127.80     NaN
6   2.67   2.10   5.14   7.96   46.88     NaN
7   0.76   0.44   5.46  71.13   16.62     NaN
8   3.52   1.15   6.21  31.84   10.33     NaN
9   0.93   2.29   0.83  58.00   18.32     NaN
10  0.56   1.61   5.09  20.07   10.10     NaN
11  0.02   1.23   5.95  16.24     NaN     NaN
12  1.50   3.23   4.21  18.90     NaN     NaN

你回到 numpy 数组与 df.values .