genfromtxt Rückkehr NaN Zeilen
Ich versuche zu Lesen, eine csv-Datei mit numpy und ich habe den folgenden code
from numpy import genfromtxt
data = genfromtxt(open('errerr.csv', "r"), names=True, delimiter=',')
und Folgendes kommt heraus
(nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan),
(nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan),
(nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan)],
dtype=[('name', '<f8'), ('severity', '<f8'), ('Message', '<f8'), ('AppDomainName', '<f8'), ('ProcessName', '<f8'), ('clientid', '<f8'), ('type', '<f8')])
dtype sieht gut
und nur um zu beweisen ich bin nicht verrückt ich habe versucht, diesen code
import csv
f = open('errors.csv', 'rt')
reader = csv.reader(f)
data = []
for r in reader:
data.append(r)
f.close()
die großen Werke, aber im Versuch, herauszufinden, was ist der deal mit genfromtxt
hier ist ein Beispiel aus der csv -
name,severity,Message,AppDomainName,ProcessName,clientid,type
Strings strings,Error,") Thread Name: Extended Properties:",SunDSrvc.exe,C:\Program Files\\SunDSrvc.exe,5DAA9377 ,Client
Strings strings,Error,") Thread Name: Extended Properties:",SunDSrvc.exe,C:\Program Files\\SunDSrvc.exe,5DAA9377 ,Client
Strings strings,Error,") Thread Name: Extended Properties:",SunDSrvc.exe,C:\Program Files\\SunDSrvc.exe,5DAA9377 ,Client
Beachten Sie, dass wenn Sie die Verarbeitung von text-Daten wie diese
Ich werde tun, einige andere Dinge mit numpy, id so bleiben Sie eher an einen Rahmen, wenn möglich
pandas
wäre wahrscheinlich eine bessere Wahl als bare numpy; pd.read_csv("yourfile.csv")
gearbeitet haben würde, out of the box.Ich werde tun, einige andere Dinge mit numpy, id so bleiben Sie eher an einen Rahmen, wenn möglich
InformationsquelleAutor Marcom | 2014-11-21
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Ihre
dtype
ist nicht in Ordnung. Es ist die Angabe'<f8'
, Schwimmer, für die einzelnen Felder. Sie möchten strings. Versuchendtype=None
:produziert:
(Ich habe entfernt überflüssige Sachen über Trennzeichen in Anführungszeichen)
Das war der trick. Ich hatte diesen Satz irgendwann aber hatte andere Probleme während der Reinigung die Daten, die führte mich in die Irre. Vielen Dank 🙂
InformationsquelleAutor hpaulj