我正在使用numpy.genfromtxt导入CSV文件。
要导入的数据具有列名标题，其中一些列名包含genfromtxt认为无效的字符。具体来说，某些名称包含"#"和"。输入数据无法更改，因为它是由我无法控制的其他来源生成的。
使用 names=True 和 comments=None ，我无法引入我需要的所有列名。
我尝试覆盖numpy.lib.NameValidator.deletechars=None，但这不会影响实际使用的NameValidator类实例。
我知道deletechars的存在是由于有可能访问字段，就好像它是一个属性一样。但是，我必须能够读取包含无效字符的列名，即使这些字符在读入时被剥离。
有没有办法强制NameValidator不检查无效字符，或修改它检查的字符？我无法修改 numpy/lib/_iotools.py，因为我不是 root，修改共享安装会很糟糕。
你没有明确说明numpy.genfromtxt是一个硬性要求，所以让我建议你尝试一下。
此模块有一种方法可以在解析之前替换某些条目：http://cxc.harvard.edu/contrib/asciitable/#replace-bad-or-missing-values
您还可以根据现有的阅读器定义自己的阅读器：http://cxc.harvard.edu/contrib/asciitable/#advanced-table-reading
asciitable reader 的输出是 numpy 数组，因此您应该能够或多或少地直接将您当前使用的函数替换为 asciitable。
如果使用deletechars=None构造，NameValidator将使用其默认值集deletechars，但是如果您传入非None集合，那么它将使用该集合。 np.genfromtext采用一个deletechars参数，并将其传递给NameValidator。
所以，你应该能够写
np.genfromtxt(..., deletechars=set())
对于空集或默认set("""~!@#$%^&*()-=+~|]}[{';: /?.>,<""")的某些子集：
deletechars = np.lib._iotools.NameValidator.defaultdeletechars - set("# ")
np.genfromtxt(..., deletechars=deletechars)
我直言，genfromtxt通常用于一些更简单的解决方案的情况。
因此，除非你有一些麻烦的数据集（缺少条目，多个未知的列类型），否则你最好编写一个快速而肮脏的解析器（即，跳过一些行，解析标题，阅读其余部分并在最后重新组织）。
现在，如果你真的需要genfromtxt，@ecatmur公正地指出，genfromtxt的deletechars参数被发送到_iotools.NameValidator以构造要删除的字符集。使用deletechars=None告诉NameValidator使用默认设置。首先要尝试的就是不使用deletechars=None，而是空的set或''。
请注意，无论如何，双引号"和结束空格都将被删除，并且将区分相似的名称：
>>> fields = ["blah", "'blah'", ""blah"", "#blah", "blah "]
>>> np.lib._iotools.NameValidator(deletechars='').validate(fields)
... ('blah', "'blah'", 'blah_1', '#blah', 'blah_2')
第三个也是最后一个条目将导致三列名为 blah ，因此我们必须重命名它们。
如果这不适合你，恐怕你遇到了障碍：目前没有办法告诉genfromtxt接受定制的NameValidator。不过，这可能是一个好主意，所以你可能想在numpy的邮件列表中提出这一点。