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numpy.loadtxt，ValueError:无法将字符串转换为浮点

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numpy.loadtxt，ValueError:无法将字符串转换为浮点,numpy,Numpy,这是来自大型csv文件的示例： 6.1;6.1;7.2;8.9;5.0; 8.9;10.0;8.9;6.1;5.0; 如果我尝试使用np.loadtxt（'test.csv'，delimiter='；'）将其读取到numpy数组中 ValueError:无法将字符串转换为浮点： 而且不明白为什么？您需要去掉尾随的；'从行中删除 如果您知道自己有5列，可能的解决方法是： np.loadtxt('test.csv', delimiter=';', usecols=range(5)) 或者，使用处

这是来自大型csv文件的示例：

6.1;6.1;7.2;8.9;5.0;
8.9;10.0;8.9;6.1;5.0;
如果我尝试使用
np.loadtxt（'test.csv'，delimiter='；'）将其读取到numpy数组中

ValueError:无法将字符串转换为浮点：

而且不明白为什么？

您需要去掉尾随的
；'从行中删除

如果您知道自己有5列，可能的解决方法是：


np.loadtxt('test.csv', delimiter=';', usecols=range(5))


或者，使用处理缺失值的
genfromtext


np.genfromtxt('test.csv', delimiter=';')[:,:-1]



所以在我的例子中，csv文件的列名写在第一行。e、 g


Column1,Column2,Column3
5.4,2.3,2.4
6.7,3.6,9.3


因此，正如中所给出的，我所要做的就是使用skiprows参数

所以API调用变成了


np.loadtxt（'test.csv'，delimiter='，skiprows=1）
你是对的，但我不能去掉尾随
用于某些行，因为缺少值。如果行以
结尾，则使用
usecols=range（5）
（即缺少最后一个值）再次出现错误，可能我应该使用其他模块读取CSV。我现在尝试了
pandas
，它读起来就像任何人期望的一样，但是OTOH我不想加载巨大的包只是为了将CSV读取到数组，并且不再使用它…不，我认为numpy是一个不错的选择，有
CSV
模块，但它更多用于字符串。我刚刚得到了一个使用
np.genfromtxt的技巧（'test.csv'，delimiter='；'）
相反，它的作用就像一个符咒。我一定是忽略了你在Windows下的最后一行。我对没有ANSI编码的文件有问题