np.loadtxt和pd.read_csv
时间: 2023-11-11 10:57:24 浏览: 135
np.loadtxt和pd.read_csv是两种常用的读取文本文件数据的方法。
np.loadtxt是numpy库中的一个函数,用于从文本文件中加载数据。它可以将文本文件中的数据加载到numpy数组中,并且可以对数据进行分列读取。当数据文件中的数据是纯数字且没有其他特殊字符时,np.loadtxt是一个很好的选择。
pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于从文本文件中读取数据。它可以将文本文件中的数据加载到pandas的DataFrame对象中。pd.read_csv支持很多参数,可以帮助我们灵活地读取不同格式的文本文件,并且可以自动处理文件中的索引等信息。
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file=np.dtype([('name',np.str_,4),('date',np.str_,10), ('opening_price',np.float64),('closing_price',np.float64), ('lowest_price',np.float64),('highest_price',np.float64), ('volume',np.int32)]) jd_file=np.loadtxt('C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv',delimiter=',',dtype=file) jddf=pd.read_table('C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv',sep=',',header=None,names=['name','date','opening_price', 'closing_price','lowest_price', 'highest_price','volume'])结果报错(unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape,应该怎么改
这个错误是因为在Python字符串中,反斜杠(\)有特殊含义。如果你想要包含反斜杠字符本身,需要使用两个反斜杠(\\)表示一个反斜杠。因此,你需要将路径中的单个反斜杠修改为双反斜杠,或者使用原始字符串(在字符串前面加上r)来避免转义。你可以尝试以下代码:
```
file = np.dtype([('name', np.str_, 4), ('date', np.str_, 10),
('opening_price', np.float64), ('closing_price', np.float64),
('lowest_price', np.float64), ('highest_price', np.float64),
('volume', np.int32)])
jd_file = np.loadtxt(r'C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv', delimiter=',', dtype=file)
jddf = pd.read_table(r'C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv', sep=',', header=None,
names=['name', 'date', 'opening_price', 'closing_price', 'lowest_price',
'highest_price', 'volume'])
```
请注意,路径字符串周围的引号必须匹配,所以如果路径中包含单引号,你需要使用双引号,反之亦然。
python用np.loadtxt()读取“人均国民收入.xls”文件内容,并保存为csv格式文件
由于“人均国民收入.xls”是一个Excel文件,因此需要使用pandas库来读取该文件内容。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('人均国民收入.xls')
# 将数据保存为csv文件
np.savetxt('人均国民收入.csv', df.values, delimiter=',', fmt='%s')
```
上述代码中,我们首先使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件的内容,并将其存储为DataFrame对象。接着,使用numpy的`savetxt()`函数将DataFrame对象中的数据保存为csv格式的文件。在`savetxt()`函数中,我们需要指定分隔符为逗号,格式为字符串类型。
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