NumPy 레코드 배열로 CSV 데이터를 효율적으로 읽는 방법은 무엇입니까?

NumPy를 사용하여 CSV 데이터를 레코드 배열로 읽기

NumPy에서 레코드 배열은 다양한 데이터 유형으로 구조화된 데이터를 나타내는 편리한 방법을 제공합니다. R은 CSV 파일을 데이터프레임으로 가져오기 위해 read.table(), read.delim() 및 read.csv()와 같은 기능을 제공하지만 NumPy에는 약간 다른 접근 방식이 필요합니다.

CSV를 가져오는 데는 두 가지 옵션이 있습니다. NumPy의 레코드 배열에 데이터:

1. csv.reader() 및 numpy.core.records.fromrecords(): 이 방법에는 csv.reader()를 사용하여 CSV 파일을 한 줄씩 읽은 다음 numpy.core.records.fromrecords를 사용하여 결과 목록 목록을 레코드 배열로 변환하는 작업이 포함됩니다. ().
2. numpy.genfromtxt()를 사용하여 직접 가져오기: 선호되는 접근 방식은 다음과 같습니다. CSV 데이터를 레코드 배열로 가져오는 것을 지원하는 numpy.genfromtxt()를 사용하세요. 구분 기호 키워드 인수를 쉼표로 설정하면 CSV 파일이 쉼표로 구분되도록 지정할 수 있습니다.

다음 코드 조각은 numpy.genfromtxt() 사용 방법을 보여줍니다.

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

이렇게 하면 CSV 파일의 데이터가 포함된 "my_data"라는 레코드 배열이 생성됩니다.

위 내용은 NumPy 레코드 배열로 CSV 데이터를 효율적으로 읽는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!