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我正在尝试读取如下所示的简单 CSV 文件，并将其内容放入 2D 数组中：

"","x","y","sim1","sim2","sim3","sim4","sim5","sim6","sim7","sim8","sim9","sim10","sim11","sim12"
"1",181180,333740,5.56588745117188,6.29487752914429,7.4835410118103,5.75873327255249,6.62183284759521,5.81478500366211,4.85671949386597,5.90418815612793,6.32611751556396,6.99649047851562,6.52076387405396,5.68944215774536
"2",181140,333700,6.36264753341675,6.5217604637146,6.16843748092651,5.55328798294067,7.00429201126099,6.43625402450562,6.17744159698486,6.72836923599243,6.38574266433716,6.81451606750488,6.68060827255249,6.14339065551758
"3",181180,333700,6.16541910171509,6.44704437255859,7.51744651794434,5.46270132064819,6.8890323638916,6.46842670440674,6.07698059082031,6.2140531539917,6.43774271011353,6.21923875808716,6.43355655670166,5.90692138671875

为此，我使用这个：

data = np.loadtxt("Data/sim.csv", delimiter=',', skiprows=1)

但我总是收到这样的信息：

"ValueError: could not convert string to float: "1"

我认为问题出在每一行的第一列。因此，我尝试在没有第一列的情况下阅读它，但我不知道如何阅读。

那么，我怎么能忽略第一列呢？有没有办法用第一列读取这个文件？

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7 回答 7

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您可以为任何列指定转换器。

converters = {0: lambda s: float(s.strip('"')}
data = np.loadtxt("Data/sim.csv", delimiter=',', skiprows=1, converters=converters)

或者，您可以指定要使用的列，例如：

data = np.loadtxt("Data/sim.csv", delimiter=',', skiprows=1, usecols=range(1,15))

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html

在不知道列数的情况下跳过第一列的一种方法是手动从 csv 中读取列数。这很容易，尽管您有时可能需要对此进行调整以解决格式不一致*。

with open("Data/sim.csv") as f:
    ncols = len(f.readline().split(','))

data = np.loadtxt("Data/sim.csv", delimiter=',', skiprows=1, usecols=range(1,ncols+1))

*如果顶部有空行，您需要跳过它们。如果字段标题中可能有逗号，则应改为使用第一个数据行来计算列。因此，如果您有具体问题，我可以添加一些细节以使代码更加健壮。

于 2013-10-02T18:12:39.467 回答
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您可以使用 pandas 并将其作为 DataFrame 对象读取。如果您知道不需要的列，只需.drop在加载行中添加一个：

a = pandas.read_csv("Data/sim.csv",sep=",")
a = a.drop(a.columns[0], axis=1)

第一行将作为标题读取，但您可以在 read_csv 参数中添加 skiprows=1。Pandas DataFrame 是 numpy 数组，因此，将列或矩阵转换为 numpy 数组非常简单。

于 2017-04-06T19:23:46.840 回答
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jmilloy 和 Deninhos 的回答都很好。如果 OP 特别想读入 NumPy 数组（与 pandas 数据帧相反），另一种简单的选择是在读入索引列后删除它。当您知道索引列始终是第一个但特征数（列）是灵活的。

data = np.loadtxt("Data/sim.csv", delimiter=',', skiprows=1)
data = np.delete(data, 0, axis = 1)
于 2019-02-04T22:35:34.937 回答
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with open(filename, 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|')
    for row in csvreader:
        data.append(float(row[1]))
于 2020-01-29T01:41:24.750 回答
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import pandas

pandas_data = pandas.read_csv('filename', sep=",", header=0,index_col=0)
于 2021-09-25T12:18:36.730 回答
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尝试使用 csv 库读取 csv 文件

import csv

def someFunc(fname):
    with open(fname) as f:
    reader = csv.reader(f)

    i = 0
    header = True
    for row in reader:
        if header:
            header = False
            continue

        out[i] = [row[j] for j in range(len(columns))]
        i += 1
return out

out 将有二维数组。

于 2013-10-02T18:18:32.687 回答
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这对我有用

import pandas
data = pandas.read_csv("Data/sim.csv",sep=",").iloc[:,1:]
于 2021-09-30T06:29:17.350 回答