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python - 从包含缺失值的文本文件中读取数据

coder 2023-08-17 原文

我想从一个有很多缺失值的文件中读取数据，如本例所示:

1,2,3,4,5
6,,,7,8
,,9,10,11

我正在使用 numpy.loadtxt 函数:

data = numpy.loadtxt('test.data', delimiter=',')

问题是缺失值会破坏 loadtxt(我得到一个 “ValueError:无法将字符串转换为 float :”，毫无疑问是因为两个或多个连续的分隔符)。

有没有办法使用 loadtxt 或其他函数自动执行此操作，还是我必须硬着头皮手动解析每一行？

最佳答案

我可能会使用 genfromtxt :

>>> from numpy import genfromtxt
>>> genfromtxt("missing1.dat", delimiter=",")
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,  nan,  nan,   7.,   8.],
       [ nan,  nan,   9.,  10.,  11.]])

然后对 nans 做任何事情(将它们更改为某种东西，改用掩码等)。其中一些可以内联完成:

>>> genfromtxt("missing1.dat", delimiter=",", filling_values=99)
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,  99.,  99.,   7.,   8.],
       [ 99.,  99.,   9.,  10.,  11.]])

关于python - 从包含缺失值的文本文件中读取数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10686657/

缺失本文sectiongenfromtxtcodepythonnumpypython-2.7

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