Numpy - 将第一行作为名称的 csv 立即加载到结构化数组中?

Question

有没有办法避免在numpy/pandas中预定义列标题的名称来创建结构化数组，而是让numpy/pandas在第一行中读取作为标题名称，并将其余数据加载到结构化数组中？ 例如，对于这些数据，

#        Date     low    open   close
#  2015-08-08  266.00  280.04  266.82
#  2015-07-08  233.00  280.04  266.82

我想调用一些像a = pd.read_csv()这样的函数，并能够立即a['Date']访问列，而无需预定义names = [Date, low, open, close]并将其传递给read_csv().这可能吗？

Answer 1

为了完整起见，举一个 numpy 示例：

rec_arr = np.genfromtxt("try.csv", delimiter = " ", names=True, dtype=None)
rec_arr
array([(b'2015-08-08',  266.,  280.04,  266.82),
(b'2015-07-08',  233.,  280.04,  266.82)],
dtype=[('Date', 'S10'), ('low', '<f8'), ('open', '<f8'), ('close', '<f8')])

然后，您可以访问如下列：

rec_arr['close']
array([ 266.82,  266.82])

并像往常一样做一些数学运算：

rec_arr['close'].mean()
266.81999999999999

Answer 2

如果read_csv中没有names参数，则第一行数据将创建df列。

所以工作：

df = pd.read_csv('file.csv')
#if necessary change default parameter sep=','
df = pd.read_csv('file.csv', sep=';')
print (df)
Date    low    open   close
0  2015-08-08  266.0  280.04  266.82
1  2015-07-08  233.0  280.04  266.82
print (df.columns)
Index(['Date', 'low', 'open', 'close'], dtype='object')