利用numpy提取csv中的特定列并另存为新的csv 示例代码

假设原始的csv文件名为"original.csv"，包含4列数据，分别为姓名、性别、年龄、分数。现在我们需要提取其中的姓名和分数两列并另存为新的csv文件"new.csv"，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 读取原始csv文件
data = np.genfromtxt('original.csv', delimiter=',', dtype=str)

# 提取姓名和分数两列
new_data = data[:, [0, 3]]

# 将提取的数据保存为新的csv文件
np.savetxt('new.csv', new_data, delimiter=',', fmt='%s')

解释：

1. 首先使用numpy的genfromtxt函数读取原始的csv文件，并将数据存储在一个numpy数组中。其中，delimiter参数指定了csv文件中的分隔符，dtype参数指定了数据类型为字符串。

2. 然后使用numpy数组的切片功能提取姓名和分数两列数据，这里使用[:, [0, 3]]表示提取所有行的第0列和第3列数据。

3. 最后使用numpy的savetxt函数将提取的数据保存为新的csv文件。其中，delimiter参数指定了保存时的分隔符，fmt参数指定了保存的数据格式为字符串。

相关问题

numpy修改csv中某一列的值

可以使用numpy的loadtxt函数读取csv文件，然后使用numpy的切片方式修改某一列的值，最后使用numpy的savetxt函数将修改后的数据保存回csv文件中。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1)

# 修改第二列的值
data[:, 1] = data[:, 1] * 2

# 保存修改后的数据
np.savetxt('data_modified.csv', data, delimiter=',', header='col1,col2,col3', comments='')

在这个示例代码中，我们首先使用loadtxt函数读取名为data.csv的文件，该文件以逗号为分隔符，并跳过了第一行（因为第一行通常是表头）。然后，我们使用切片方式修改第二列的值，将其乘以2。最后，我们使用savetxt函数将修改后的数据保存回csv文件，命名为data_modified.csv，并指定逗号为分隔符，以及表头和注释信息。

需要注意的是，如果csv文件中包含字符串等非数字类型的数据，需要修改代码以正确读取和处理这些数据。

使用numpy对csv中某一列进行排序和去重

您可以使用NumPy库对csv中某一列进行排序和去重。下面是一个示例代码，假设您要对名为“column_name”的列进行排序和去重：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=',', names=True)

# 对某一列进行排序
sorted_column = np.sort(data['column_name'])

# 对某一列进行去重
unique_column = np.unique(data['column_name'])

该代码将从名为“file.csv”的csv文件中读取数据，并将名为“column_name”的列存储在变量“sorted_column”和“unique_column”中。其中，“sorted_column”是按升序排序的列，“unique_column”是不含重复项的列。

如果您想要同时对某一列进行排序和去重，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=',', names=True)

# 对某一列进行排序和去重
sorted_unique_column = np.unique(np.sort(data['column_name']))

该代码将从名为“file.csv”的csv文件中读取数据，并将名为“column_name”的列按升序排序并去重，最终存储在变量“sorted_unique_column”中。