CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 어떻게 가져올 수 있나요?

CSV 데이터를 NumPy의 레코드 배열로 가져오기

테이블 형식 데이터로 작업할 때 레코드 배열은 NumPy의 유용한 데이터 구조가 될 수 있습니다. 이를 통해 이기종 데이터 유형의 데이터를 저장하고 필드 이름을 사용하여 데이터에 액세스할 수 있습니다. R의 read.table(), read.delim() 및 read.csv() 함수와 유사하게 CSV 데이터를 레코드 배열로 가져오는 직접적인 방법을 찾고 있다면 해결책은 다음과 같습니다.

numpy.genfromtxt() 사용

NumPy의 genfromtxt() 함수는 읽는 방법을 직접 제공합니다. CSV 데이터를 레코드 배열로 변환합니다. 구분 기호 키워드 인수를 쉼표로 설정하면 genfromtxt()가 자동으로 데이터를 필드로 분리합니다.

import numpy as np

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

결과 데이터 변수는 구조화된 NumPy 배열입니다. 여기서 각 행은 레코드를 나타내고 각 열은 필드를 나타냅니다. 속성과 유사한 구문을 사용하여 개별 필드에 액세스할 수 있습니다.

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

또는 dtype.names 속성을 사용하여 튜플로 필드에 액세스할 수 있습니다.

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

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

추가 옵션

데이터 가져오기 프로세스에 대한 추가 제어가 필요한 경우 pandas 라이브러리의 pd.read_csv() 함수. 다양한 인코딩 처리 및 헤더 건너뛰기 등의 추가 기능을 제공합니다.

import pandas as pd

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

선택한 방법에 관계없이 NumPy의 레코드 배열은 표 형식 데이터로 작업하는 편리한 방법을 제공하며 genfromtxt()는 직접적인 방법을 제공합니다. CSV 데이터를 이 형식으로 가져옵니다.

위 내용은 CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 어떻게 가져올 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!