CSV के साथ काम करना
CSV files बस commas वाली text हैं, इसलिए loadtxt और genfromtxt इन्हें पढ़ सकते हैं और savetxt इन्हें लिख सकता है।
In this page:
Syntax
data = np.loadtxt("file.csv", delimiter=",", skiprows=1)
np.savetxt("out.csv", data, delimiter=",")CSV के साथ काम करना
पूरी तरह numeric CSV files के लिए, NumPy के text functions काफी हैं। Titles के लिए skiprows या skip_header और columns pick करने के लिए usecols इस्तेमाल करें। Mixed text और numbers के लिए, Pandas आमतौर पर ज़्यादा convenient है।
Note:
genfromtxt के साथ dtype=None और names=True mixed columns से एक structured array बनाते हैं।
उदाहरण: Working with CSV
import numpy as np
import io
csv = "height,weight\n170,65\n180,80\n160,50"
data = np.loadtxt(io.StringIO(csv), delimiter=",", skiprows=1)
print(data)
print("mean weight:", data[:, 1].mean())
# Output:
# [[170. 65.]
# [180. 80.]
# [160. 50.]]
# mean weight: 65.0Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- text columns को एक float array में load करने की कोशिश करना
- header row skip करना भूल जाना
- जहाँ Pandas आसान होता वहाँ NumPy इस्तेमाल करना
चैप्टर सारांश
- Header row skip करें
- usecols columns select करता है
- Numeric-only CSVs NumPy के लिए suit करती हैं
- Mixed data के लिए Pandas इस्तेमाल करें
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