Wie kann ich CSV-Daten effizient in NumPy-Datensatzarrays importieren?

CSV-Daten in NumPy-Datensatzarrays importieren

Das Einlesen von CSV-Daten in Datensatzarrays in NumPy bietet eine bequeme Möglichkeit, mit strukturierten Datensätzen zu arbeiten. Die Datensatzarray-Funktionalität ahmt die Datenrahmenstruktur in R nach und bietet einen direkten Ansatz für die Verarbeitung von Daten, die nach Spalten mit unterschiedlichen Datentypen organisiert sind.

Anstatt die Funktion csv.reader() zu verwenden und dann numpy.core anzuwenden. Records.fromrecords(), eine einfachere Methode ist die Verwendung der Funktion numpy.genfromtxt(). Durch Angabe des Trennzeichen-Schlüsselwortarguments als Komma können Sie die CSV-Daten in ein Datensatzarray importieren:

from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')

Diese einzelne Codezeile importiert die Daten aus „my_file.csv“ und erkennt dabei das Komma als das Feldtrennzeichen, wodurch effektiv ein Datensatzarray mit Spalten erstellt wird, die den Feldern in der CSV-Datei entsprechen. Jede Zeile im Datensatzarray stellt den Inhalt einer Zeile in der CSV-Datei dar.

Das resultierende Datensatzarray bietet einfachen Zugriff auf die Daten über Spaltenattribute und erleichtert so die Durchführung von Operationen und Analysen für bestimmte Spalten oder ... gesamte Array effizient.

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