CSV データを NumPy レコード配列にインポートするにはどうすればよいですか?

NumPy のレコード配列への CSV データのインポート

表形式のデータを操作する場合、レコード配列は NumPy の便利なデータ構造となります。これにより、異種のデータ型でデータを保存し、フィールド名を使用してデータにアクセスできます。 R の read.table()、read.delim()、read.csv() 関数と同様に、CSV データをレコード配列に直接インポートする方法をお探しの場合は、次の解決策があります:

numpy.genfromtxt() を使用する

NumPy の genfromtxt() 関数は以下を提供しますCSV データをレコード配列に読み取る直接的な方法。 delimiter キーワード引数をカンマに設定すると、genfromtxt() はデータを次のフィールドに自動的に分割します。

import numpy as np

# Import CSV data using genfromtxt()
data = np.genfromtxt("my_data.csv", delimiter=",")

結果のデータ変数は構造化された NumPy 配列で、各行がレコードを表し、各列が表されます。フィールドを表します。属性のような構文を使用して個々のフィールドにアクセスできます:

# Access the 'name' field
names = data['name']

または、dtype.names 属性を使用してタプルとしてフィールドにアクセスできます:

# Get the field names
field_names = data.dtype.names

# Access the 'name' field using the tuple index
names = data[field_names.index('name')]

追加オプション

データ インポート プロセスをさらに制御する必要がある場合は、 pandas ライブラリの pd.read_csv() 関数。さまざまなエンコーディングの処理やヘッダーのスキップなどの追加機能が提供されます。

import pandas as pd

# Import CSV data using pd.read_csv()
df = pd.read_csv("my_data.csv")

選択した方法に関係なく、NumPy のレコード配列は表形式データを操作する便利な方法を提供し、genfromtxt() は直接的な方法を提供します。 CSV データをこの形式にインポートします。

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