我已将文本文件导入到numpy数组中,如下所示.
data=np.genfromtxt(f,dtype=None,delimiter=',',names=None)
其中f包含我的csv文件的路径
现在数据包含以下内容.
array([(534,116.48482,39.89821,'2008-02-03 00:00:49'),(650,116.4978,39.98097,'2008-02-03 00:00:02'),(675,116.31873,39.9374,'2008-02-03 00:00:04'),(715,116.70027,40.16545,'2008-02-03 00:00:45'),(2884,116.67727,39.88201,'2008-02-03 00:00:48'),(3799,116.29838,40.04533,'2008-02-03 00:00:37'),(4549,116.48405,39.91403,'2008-02-03 00:00:42'),(4819,116.42967,39.93963,'2008-02-03 00:00:43')],dtype=[('f0','<i4'),('f1','<f8'),('f2',('f3','S19')])
如果我现在尝试列切片,即使用提取第一列或第二列
data[:,0]
它说“太多指数”.我发现这是由于它的存储方式.所有行都存储为元组而不是列表/数组.
我想过使用“最丑”的方式来执行切片而不必使用迭代.那就是将每行中的元组转换为列表并将其放回到numpy数组中.这样的事情
data=np.asarray([list(i) for i in data])
但是对于上面的问题,我正在丢失每列的数据类型.每个元素都将存储为字符串,而不是整数或浮点数,这是在前一种情况下自动检测到的.
现在,如果我想切片列而不必使用迭代,有什么办法吗?