python 读取csv到数组

Python可以使用pandas和numpy库来读取csv文件到数组中。其中，pandas库中的read_csv()函数可以直接读取csv文件并将其转换为DataFrame格式，而numpy库中的loadtxt()函数可以将csv文件读取为numpy数组。下面是两种方法的示例代码：
1. 使用pandas库读取csv文件到数组中：
data=pd.read_csv("F:\PythonFiles\PycharmFile\ex14PermutationCombination_DataIn.csv",header=None)
2. 使用numpy库读取csv文件到数组中：
list = numpy.loadtxt(open("F:\PythonFiles\PycharmFile\ex14PermutationCombination_DataIn.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
另外，需要注意的是，pandas库中的read_csv()函数默认将第一行作为列名，如果csv文件没有列名，则需要将header参数设置为None。而numpy库中的loadtxt()函数则需要指定分隔符和跳过的行数等参数。如果csv文件中包含文本字符，则pandas库可以按照文本字符进行运算，而numpy库则需要将文本字符转换为数字后再进行运算。

相关问题

python读取csv多维数组

可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件，然后将其转换为多维数组。以下是一个示例代码：

import csv

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|')
    data = []
    for row in reader:
        data.append(row)

# 转换为多维数组
array = []
for row in data:
    array.append([float(i) for i in row])

print(array)

在这个示例中，我们首先使用`csv.reader`函数读取csv文件，并将其存储在一个列表中。然后，我们将这个列表转换为多维数组，其中每个元素都是一个浮点数。

python读取数据到数组

### 使用Python将数据读取到数组

为了实现这一目标，可以采用多种方法来处理不同类型的文件并将其转换成适合操作的数据结构。以下是几种常见的方式：

#### 方法一：使用Pandas库读取CSV文件
对于像CSV这样的表格型文件，`pandas`是一个非常强大的工具。通过它可以直接创建DataFrame对象，而这个对象本质上就是一个二维标签化的数组。

import pandas as pd

# 加载训练集和测试集，并合并它们形成完整的Titanic乘客列表
mytrain0 = pd.read_csv("https://mathstat.dal.ca/~fullsack/DATA/titanictrain.csv")
mytest0 = pd.read_csv("https://mathstat.dal.ca/~fullsack/DATA/titanictest.csv")

# 合并两个数据框
mytitanic = pd.concat([mytest0, mytrain0], ignore_index=True)

# 获取记录总数
nrec = len(mytitanic)
print(f'Total number of records: {nrec}')

这段代码展示了如何加载外部CSV资源并将这些资源整合在一起[^4]。

#### 方法二：利用NumPy直接构建多维数组
如果源数据已经是纯数值形式，则可以选择更底层但也更加高效的`numpy`来进行快速初始化。

import numpy as np

# 创建一个简单的三维随机数矩阵作为例子
data_matrix = np.random.rand(100, 5, 3)  # (样本数量, 特征维度, 时间步长或其他第三轴含义)

# 查看形状以确认大小
shape_info = data_matrix.shape
print(shape_info)

这里说明了怎样定义一个多维数组以及查询其尺寸信息[^3]。

#### 方法三：从Excel文档导入数据至内存中的列表或字典
当面对较大的Excel工作簿时，可能需要考虑分块读入策略来优化性能表现；同时也可以根据实际需求调整参数设置以便更好地适应特定应用场景下的要求。

import pandas as pd

chunk_size = 10 ** 6  # 定义每次读取的最大行数
chunks = []

for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', chunksize=chunk_size):
    chunks.append(chunk)

df_from_chunks = pd.concat(chunks, axis=0)
array_data = df_from_chunks.values.tolist()

上述片段解释了一种有效应对大规模电子表格的技术方案[^1]。