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我正在使用以下代码从 CSV 文件中读取大量数据

data = np.genfromtxt(inputfile.name, delimiter=',', dtype=float, names=True)

根据文档字符串，使用带有 True 值的 names 关键字，意味着数据在 1d 结构化数组中结构化，其中原始 CSV 文件的列可通过其名称访问，取自文件的第一行。

虽然这通常有效，但名称字符串似乎没有像我期望的那样被解析为原始字符串。r'一些字符串'

例如文件中的字符串

s = "LNAGain(Corner=nom_8;modelFiles=model.paths.scs;cur_ctl_counter=1;vsupply=1.65;temperature=85) Y"
#correct

被解析为

s="LNAGain_Cornernom_8modelFilesmodelpathsscscur_ctl_counter1vsupply165temperature85_Y"
#wrong

所以它错过了等号、分号和括号。有没有办法强制读取为原始字符串？或者这是 numpy 方法中的错误？

如果我只是阅读该行

inputfile.readline()

一切都正确/如我所愿。

提前致谢！

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1 回答 1

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我通过使用 pandas 模块而不是 numpy 来解决我的问题。见http://pandas.pydata.org

它似乎以更智能的方式解析包含数据的文本文件。

所以，而不是做

import numpy as np
data = np.genfromtxt(inputfile.name, delimiter=',', dtype=float, names=True)

我愿意

import pandas as pd
data = pd.read_csv(inputfile.name, sep=',')

一切都很好。:)

当然，我必须编辑我的代码以使用 pandas 方法来处理数据对象，但更改很小。

例如访问我将使用的数据列

data[data.columns[column_index]]

代替

data[data.dtype.names[column_index]
于 2015-01-29T16:40:12.677 回答