提取Numpy数组的第一列和最后一列，并填充到一维数组中

我是Numpy的新手

我提取了一个CSV文件，并具备填充以下数组的条件

data=[（2006年，“活产总数”，38317）（2007年，“活产总数”，39490）
（2008年，“活产总数”，39826）（2009年，“活产总数”，39570）
（2010年，“活产总数”，37967）（2011年，“活产总数”，39654）
（2012年，“活产总数”，42663）（2013年，“活产总数”，39720）
（2014年，“活产总数”，42232）（2015年，“活产总数”，42185）
（2016年，“活产总数”，41251）]

我想用年份和计数绘制一个条形图，我可能需要存储一个

x

数组和一个

y

数组 如何获得以下信息

x=[2006、2007、2008，…]
y=[39826，39490，39826，…]

给出如下数据： 只要坚持使用

numpy

就可以执行以下操作：

将numpy导入为np
data=np.genfromtxt（'live-birtions.csv'，delimiter='，，skip_header=1，dtype=str）
#仅保留“总活产”值
活产=数据[数据[：，1]=“总活产”]
x=活产[：，0].aType（int）
y=活产[：，2].aType（int）

使用熊猫：

将熊猫作为pd导入
df=pd.read\u csv（'live-birtions.csv'））
#仅保留“总活产”值
df=df[df['level_1']=='总活产']
#获取为numpy数组
x=df['year'].values.astype（int）
y=df['value'].values.astype（int）

你好，stefan，非常感谢。我尝试了numpy代码，它向我显示了一些错误“数组的索引太多。数组是一维的，但有两个索引。错误指向x=data[：，0]。astype（int）将numpy作为np导入#导入os导入matplotlib.pyplot作为plt#5。条形图任务1–分析活产导入numpy作为np导入matplotlib.pyplot作为plt fname=”Data\live Bortions.csv“Data=np.genfromtxt（fname，delimiter='，，skip_header=1，dtype=[（'year'，'i8'），（'level_1'，'U50'），（'value'，'i8'）]，缺失的_值=['na']，填充值=0）年份=[2006，2007，2008，2009，2010，2011，2012，2013，2014，2015，2016]数据_1960=数据[Data['year']关键字='Total Live Borths'column_to_search=data['level_1']column_to_search1=data['year']out=[i for i，v in enumerate（column_to_search）if关键字in v]out=[i for i，v in enumerate（column_to_search1）if v in year]data=（data[out]）只要数据看起来确实像您提供的数据，它就会创建一个形状数组

（11，3）

在这种情况下。如果你能分享csv的样本，我可以在必要时进行调整。嗨，stefan，请找到链接