Importieren von Daten in Spyder-Python

Ich versuche zum import von Daten (csv-Typ) mit Spyder (es hat eine option Daten Importieren-green arrow, weißt du, was ist dieser Befehl standardmäßig?) und ich bekomme diese Fehlermeldung: 'NoneType' object has no attribute 'send'

Auch, ich habe versucht mit numpy.genfromtxt("file.csv", delimiter = ',') und numpy.loadtxt("file.csv", delimiter = ',') aber nicht funktionieren. Ich arbeite mit Python 3.2.3 und I verwenden, numpy und scipy (importiert vor dem ausführen der vorherigen Befehle).

Beispiel von meiner Datenbank:

TIMESTAMP,TIMESTAMP,TIMESTAMP,TIMESTAMP,RECORD,Net_Shortwave_Avg (Wm-2),Net_Longwave_Avg(Wm-2),Net_Rad_Avg(Wm-2 )
12/21/2012 11:00:00,1100,12,11,0,556.0623,-131.1266,424.9357
12/21/2012 11:01:00,1101,12,11,1,564.877,-132.1396,432.7373
  • Wir brauchen mehr Informationen, haben Sie, um Ihre upload-code.
  • Ich habe keinen code noch, weil ich importieren müssen Sie die Daten zuerst, und ich habe versucht mit den oben genannten Befehle, numpy.genfromtxt und numpy.loadtxt
  • Was senden Sie? Und was ist der NoneType Objekt?
  • Ich weiß nicht, dass die Nachricht nur angezeigt, wenn ich versuche, importieren Sie die Daten mit der option Daten Importieren von Spyder
  • Sie können post eine Probe Ihres Datenbestands? Dann können wir herausfinden, warum loadtxt nicht funktioniert. Sollte es für eine einfache csv-Datei.
  • Spider import von Daten aus mehreren Dateitypen, einschließlich csv, wie angegeben hier. Überprüfen Sie, ob Ihre Datei korrekt ist
  • ok

InformationsquelleAutor damb | 2013-09-04
  1. 1

    Den loadtxt-Funktion, standardmäßig, versucht alles zu konvertieren, um ein float. Es ist immer verwirrt durch den text in der Kopfzeile und die datetime-Objekte in der ersten Spalte. Sie können sagen, wie die Verwendung der datetime-Objekte, und Sie können auch Sie Lesen die überschrift. Die einfachste Sache zu tun ist, zu sagen, loadtxt ignorieren der ersten Zeile und der ersten Spalte, wie folgt:

    data = np.loadtxt('data.csv',delimiter=',',usecols=range(1,7),skiprows=1)

    Könnte es auch zweckmäßig sein, entpacken Sie die Daten in separate Variablen, wie hier (ich bin irgendwie zu erraten, was einige der Felder sind):

    day,hour,minute,Net_Shortwave_Avg,Net_Longwave_Avg,Net_Rad_Avg =  np.loadtxt('data.csv',delimiter=',',usecols=range(1,7),skiprows=1,unpack=True)
    • Vielen Dank, das funktioniert.
    InformationsquelleAutor DanHickstein
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