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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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2回答

1391閲覧

PythonのnumpyでCSVファイルを読み込みたい。

S.K12

総合スコア16

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投稿2020/10/07 14:07

前提・実現したいこと

PythonのnumpyでCSVファイルを読み込みたいです。

質問内容的に読み込みたいcsvファイルが見れないと何とも言いにくいと思うので、
そちらも載せておきます。
読み込みたいCSVファイル(Dropbox)

これのD列目17行目、-140~の列を読み込みたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-65-862952c81359> in <module> 3 filepath =f"Desktop\test.csv" 4 ----> 5 data = np.loadtxt(filepath, # 読み込みたいファイルのパス 6 delimiter=",", # ファイルの区切り文字 7 skiprows=16, # 上から16行目までは読み込まない ~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in loadtxt(fname, dtype, comments, delimiter, converters, skiprows, usecols, unpack, ndmin, encoding, max_rows) 1157 # converting the data 1158 X = None -> 1159 for x in read_data(_loadtxt_chunksize): 1160 if X is None: 1161 X = np.array(x, dtype) ~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in read_data(chunk_size) 1085 1086 # Convert each value according to its column and store -> 1087 items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)] 1088 1089 # Then pack it according to the dtype's nesting ~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in <listcomp>(.0) 1085 1086 # Convert each value according to its column and store -> 1087 items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)] 1088 1089 # Then pack it according to the dtype's nesting ~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in floatconv(x) 792 if '0x' in x: 793 return float.fromhex(x) --> 794 return float(x) 795 796 typ = dtype.type ValueError: could not convert string to float: ''

該当のソースコード

Python

1import numpy as np 2 3filepath =f"Desktop\test.csv" 4 5data = np.loadtxt(filepath, # 読み込みたいファイルのパス 6 delimiter=",", # ファイルの区切り文字 7 skiprows=16, # 上から16行目までは読み込まない 8 usecols=(3) # 3列目を読み込みたい 9 ) 10 11print(data)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

windows 64bit
Anaconda Jupyter Notebook

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guest

回答2

0

ベストアンサー

loadtxtの代わりにgenfromtxtを使ってください。skiprowsの指定がskip_headerに代わるぐらいであとは同じです。

Python

1import numpy as np 2 3filepath = "Desktop/test.csv" 4 5data = np.genfromtxt(filepath, skip_header=16, delimiter=",", usecols=(3)) 6 7print(data)

result

1[-140. -140. -144. ... -136. nan 432.]

投稿2020/10/07 14:32

Daregada

総合スコア11990

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S.K12

2020/10/08 01:14

上手くいきました。本当に有難う御座います。 値が欠損しているファイルはgenfromtxtじゃないとエラーが出てしまうのですね。 本当に助かりました。
Daregada

2020/10/08 01:22

欠損値をどう扱うかを指定するオプション引数もあるので、必要だったらgenromtxtで検索してください。
S.K12

2020/10/08 01:29

有難う御座います。勉強になります。
guest

0

numpyではなく、pandasではダメでしょうか?

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv('test.CSV', skiprows=16, usecols=[3]) 4 5print(df)

投稿2020/10/07 14:30

takutakuya

総合スコア979

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