day04-numpy操作文件

操作文件

使用loadtxt读取文本、csv文件

loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0,encoding='bytes')

参数：

fname：指定文件名称或字符串。支持压缩文件，包括gz、bz格式。
dtype：数据类型。默认float。object均可接收。
comments：字符串或字符串组成的列表。表示**注释字符集开始的标志，默认为#。**加了#则不会读取
delimiter：字符串。分隔符。数据之间用什么分割。
converters：给一个字典。将特定列的数据转换为字典中对应的函数的浮点型数据。例如将空值转换为0，默认为空。
skiprows：跳过特定行数据。例如跳过前1行（可能是标题或注释，注释也算行数）。默认为0。
usecols：元组。用来指定要读取数据的列，第一列为0。例如（1， 3， 5），默认为空。
unpack：布尔型。指定是否转置数组，如果为真则转置，默认为False。
ndmin：整数型。指定返回的数组至少包含特定维度的数组。值域为0、1、2，默认为0。
encoding:编码, 确认文件是gbk还是utf-8 格式

返回：从文件中读取的数组。

数据：
姓名,年龄,性别,身高
小王,22,男,170
小张,25,女,165
小花,19,女,167
小谭,20,男,169
小胡,21,女,161
小余,19,女,159
小陈,27,男,177

分析：由于每一列的数据类型都不一样，需要自定义数据类型。

datatype = np.dtype([('name',np.str_),('age','i1'),('gender','U1'),('height','i2')])
#计算平均年龄方法一
data = np.loadtxt('has_title.csv',dtype =datatype,delimiter=',',skiprows=1)
#读取绝对路径时：  r'D:/XXX/has_title.csv'或单斜杠转化为双斜杠
print(data['age'].mean())#计算女生的平均身高
isgirl = data['gender']=='女'
print(isgirl)
data['height'][isgirl]
data['height'][isgirl].mean()
"""
[False  True  True False  True  True False]
array([165, 167, 161, 159], dtype=int16)
163.0
"""#计算平均年龄方法二
data = np.loadtxt('has_title.csv',dtype =int,usecols=(1,3),delimiter=',',skiprows=1)
print(data.mean(axis=0)[0])#读取指定的列
user_info = np.dtype([('age','i1'),('height','i2')])
print(user_info)
#使用自定义的数据类型，读取数据
data = np.loadtxt('has_title.csv',dtype = user_info,delimiter = ',',skiprows=1,usecols = (1,3))
print(data)

对于空数据的处理方法

在这里插入图片描述

如上图中小谭的年龄没有数据，空的数据转换成浮点数会报错

使用参数converters

converters =  {列索引:处理的函数,key:value}

# 1. 定义数据类型
def parse_age(age):try:return int(age)except:return 0data =np.loadtxt('has_empty_data.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=1,converters={1:parse_age})
data