使用Numpy读取CSV文件,并进行行列删除的操作方法

Numpy是Python强大的数据计算和处理模块，其操作数据非常迅速且简单易行。

首先读取CSV文件

>>> import numpy as np#导入numpy模块
>>> temp=np.loadtxt("file.csv",dtype=np.int,delimiter=',')

可以看到两行代码搞定，看一下temp的内容

>>> temp
array([[21, 2, 32],
  [ 1, 2, 3],
  [ 2, 3, 4]])

在这里temp是array类型，如果想要得到列表list可以使用一个命令

>>> temp.tolist()
[[21, 2, 32], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]

就变成列表了。

对temp进行删除操作

对array进行行或列进行删除操作也非常简单

对行进行删除操作

>>> temp
array([[21, 2, 32],
  [ 1, 2, 3],
  [ 2, 3, 4]])
>>> tem=np.delete(temp,0,axis=0)
>>> tem
array([[1, 2, 3],
  [2, 3, 4]])
>>>

对列进行删除操作

>>> ten=np.delete(temp,0,axis=1)
>>> ten
array([[ 2, 32],
  [ 2, 3],
  [ 3, 4]])
>>>

注意句法

np.delete(temp,0,axis=1)#temp为操作对象，0表示要删除的对象索引，axis表示行还是列，axis=0表示删除行，axis=1表示删除列。

以上这篇使用Numpy读取CSV文件,并进行行列删除的操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas读取csv文件,分隔符参数sep的实例

    在python中读取csv文件时,一般操作如下: import pandas as pd pd.read_csv(filename) 该读文件方式,默认是以逗号","作为分割符,若是以其它分隔符,比如制表符"/t",则需要显示的指定分隔符.如下 pd_read_csv(filename,'/t') 但如果遇见某个字段包含了"/t"的字符,比如网址"www.xxx.xx/t-",则也会把字段中的"/t"理解为

  • C语言编程中对目录进行基本的打开关闭和读取操作详解

    C语言opendir()函数:打开目录函数 头文件: #include <sys/types.h> #include <dirent.h> 定义函数: DIR * opendir(const char * name); 函数说明:opendir()用来打开参数name 指定的目录, 并返回DIR*形态的目录流, 和open()类似, 接下来对目录的读取和搜索都要使用此返回值. 返回值:成功则返回DIR* 型态的目录流, 打开失败则返回NULL. 错误代码: 1.EACCESS 权限

  • c语言读取csv文件和c++读取csv文件示例分享

    C读取csv文件 复制代码 代码如下: #include <stdio.h>#include <string.h> char *trim(char *str){    char *p = str;     while (*p == ' ' || *p == '\t' || *p == '\r' || *p == '\n')        p ++;    str = p;     p = str + strlen(str) - 1;     while (*p == ' ' ||

  • C语言对CSV文件从最后往前一行一行读取的实现方法

    C语言对CSV文件从最后往前一行一行读取的实现方法

    在有些产品的研发过程中,一般我们都有很多条数据记录在一个LOG文件中. 在查看最新的数据记录都是从最开始保存的那条开始存储,所以,参考了网上一些实现方法,稍微修改了一下即得到了下面的解决方法: 假设文件存储如下内容: 由于.csv格式的文件是如下的格式,所以我们知道它是以逗号作为分隔符的,一行的结束符就是\n 2018/10/24 16:28,橙子,水果 2018/10/21 10:16,啤酒,饮料 2018/10/22 10:16,水杯,玻璃瓶 2018/10/23 09:19,硫酸,腐蚀品

  • c语言实现把文件中数据读取并存到数组中

    1.txt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.txt 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 4 5 6 7 8 程序代码: // C++读取文本到数组.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" int readfile1D() { char a[100]; int i; FILE *fp = fopen("1.txt","r"); if(fp =

  • 用C语言实现从文本文件中读取数据后进行排序的功能

    用C语言实现从文本文件中读取数据后进行排序的功能

    功能介绍 程序的功能是从外部读取一个包括int型数据的文本文件,然后将它保存到内部临时数组,对数组进行排序后,以文本形式输出到指定的文件上.因为是int类型的数据,没有很严重的损失精度的问题. 正常运行要求: 包括数据的源文件内不能包括其他任何除数字和空白字符(空格,制表符,换行符)之外的任何字符,源文件最开始必须是数字字符,要保证源文件的数据计数正确.同时保证文件名有效. 运行结果 data.txt: obj.txt: 完整代码 警告:版权所有,谨供参考! #include <stdio.h>

  • 对pandas读取中文unicode的csv和添加行标题的方法详解

    pandas这个库就是这么智能.有了dateframe格式一切都好办了.相比csv库对中文支持就渣了. reader = pd.read_csv(leg2CsvReadFile, delimiter="," ,header=0,encoding = "gbk") header=None 即指明原始文件数据没有列索引,这样read_csv为自动加上列索引,除非你给定列索引的名字. obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',header=0,na

  • C语言中对文件最基本的读取和写入函数

    C语言read()函数:读文件函数(由已打开的文件读取数据) 头文件: #include <unistd.h> 定义函数: ssize_t read(int fd, void * buf, size_t count); 函数说明:read()会把参数fd 所指的文件传送count 个字节到buf 指针所指的内存中. 若参数count 为0, 则read()不会有作用并返回0. 返回值为实际读取到的字节数, 如果返回0, 表示已到达文件尾或是无可读取的数据,此外文件读写位置会随读取到的字节移动.

  • 使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法

    如下所示: # coding=utf-8 import pandas as pd # 读取csv文件 3列取名为 name,sex,births,后面参数格式为names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.txt", names=['name', 'sex', 'births']) print names1880 print names1880.groupby('sex').births.sum() 输出如下 最后一行是说按sex分组并计算bir

  • 使用Numpy读取CSV文件,并进行行列删除的操作方法

    Numpy是Python强大的数据计算和处理模块,其操作数据非常迅速且简单易行. 首先读取CSV文件 >>> import numpy as np#导入numpy模块 >>> temp=np.loadtxt("file.csv",dtype=np.int,delimiter=',') 可以看到两行代码搞定,看一下temp的内容 >>> temp array([[21, 2, 32], [ 1, 2, 3], [ 2, 3, 4]])

  • python3读取csv文件任意行列代码实例

    这篇文章主要介绍了python3读取csv文件任意行列代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 读取每一行 reader = csv.reader(f) 此时reader返回的值是csv文件中每行的列表,将每行读取的值作为列表返回 #读取每一行 filename='D:\\file_information1.csv' import csv with open(filename,newline = '',encoding = 'ut

  • 使用pandas读取csv文件的指定列方法

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据.经过多番尝试总算试出来了一种方法. 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着.原来的数据如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04

  • python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解

    利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

  • pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式

    下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式,具体内容如下所述: 我们在调bug的时候会经常查看.修改pandas列数据的数据类型,今天就总结一下: 1.查看: Numpy和Pandas的查看方式略有不同,一个是dtype,一个是dtypes print(Array.dtype) #输出int64 print(df.dtypes) #输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64 2.修改 import pandas as pd import numpy a

  • python读写csv文件并增加行列的实例代码

    python读写csv文件并增加行列,具体代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 17 11:28:17 2017 @author: Shawn Yuen """ import csv d = list(range(38685)) with open('./kinetics_test.csv') as f1: f_csv = csv.DictReader(f1) for i,

  • Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法

    PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

  • 利用Python读取CSV文件并计算某一列的均值和方差

    利用Python读取CSV文件并计算某一列的均值和方差

    近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

  • ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    优点: 方便,有专门支持读取csv文件的pd.read_csv()函数. 将csv转换成二维列表形式 支持通过列名查找特定列. 相比csv库,事半功倍 1.读取csv文件 import pandas as pd   file="c:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file)   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定编码     read_csv()方法参数介绍 filepath_or_buf

  • Python读取csv文件做K-means分析详情

    Python读取csv文件做K-means分析详情

    目录 1.运行环境及数据 2.基于时间序列的分析2D 2.1 2000行数据结果展示 2.2 6950行数据结果展示 2.3 300M,约105万行数据结果展示 3.经纬度高程三维坐标分类显示3D-空间点聚类 3.1 2000行数据结果显示 3.2 300M的CSV数据计算显示效果 1.运行环境及数据 Python3.7.PyCharm Community Edition 2021.1.1,win10系统. 使用的库:matplotlib.numpy.sklearn.pandas等 数据:CSV

随机推荐