Python 使用genfromtxt从csv文件导入数学函数

我有一个.csv文件中的数组，其中第二列填充了不同的函数来计算剪切截面

当我尝试导入.csv文件时，该列中包含函数（例如188*x**2）的每一行在python中都以nan的形式返回

import numpy as np 
filename = 'filename_for_functions.csv'
data = np.genfromtxt(filename,delimiter = ',', skip_header = 1)

它以数组的形式返回，在某些部分包含nan值

是否有其他方法可以导入csv文件并从中使用任何函数 "数据":

array([[   0.    ,    0.    ,    0.    ],
       [   5.9   ,       nan,       nan],
       [   6.9   ,       nan,       nan],
       [  10.8   , -145.02  ,       nan],
       [  23.5   , -130.52  ,       nan],
       [  23.5   ,       nan,       nan],
       [  35.25  ,  130.53  ,       nan],
       [  46.75  ,  145.03  ,       nan],
       [  58.5   ,       nan,       nan],
       [  71.2   ,       nan,       nan],
       [  75.1   ,    0.    ,   -0.3699]])

每个“nan”都是.csv文件中的一个函数，我想用它来计算代码中的其他内容

该代码将从excel文件中提取一个数学函数，并使用.csv文件中的数学公式计算该位置的剪力。我知道在代码中硬编码数组中的公式会更容易，但我希望它更灵活

没有在谷歌上找到任何东西

编辑：

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我使用了dtype建议来解决这个问题。但它带来了一个奇怪的问题，对我毫无帮助。我所做的是将每个值都转换为字符串，然后在调用时使用eval（）将它们转换为python可读的行。对于数字，我使用float（）（我猜也可以使用int（）。请注意您的值是什么，因为您可能需要它们作为字符串保留

data = np.genfromtxt(filename, delimiter = ',', skip_header = 1, dtype= str)

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差点忘了说这已经解决了，这是我的解决方案。

Numpy阵列支持一种数据类型，例如int64。您可以使用支持每列不同数据类型的Pandas dataframe导入csv文件：

将熊猫作为pd导入
filename='filename\u for_functions.csv'
data=pd.read\u csv（文件名）

我认为数据类型有问题

import numpy as np
filename = 'filename_for_functions.csv'
data = np.genfromtxt(filename, delimiter = ',', skip_header = 1, dtype=None)

如果数据类型为

None

，则列将分别由每列的内容确定

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您可以在此处阅读有关数据类型的内容

请将该结果数组包含在文章本身中，而不是作为图像。您能否至少包含数据文件的一部分，以及您尝试执行的操作的说明？请参阅：。显示用于解决此问题的数据类型建议的示例文件。但它带来了一个奇怪的问题，对我毫无帮助。我所做的是将每个值都转换为字符串，然后在调用时使用eval（）将它们转换为python可读的行。对于数字，我使用float（）（我猜也可以使用int（）。请注意您的值是什么，因为您可能需要它们作为字符串保留。data=np.genfromtxt（filename，delimiter='，，skip_header=1，dtype=str）几乎忘了说这个问题已经解决了，这是我的解决方案。我很高兴能帮助你。如果有一个传入CSV文件的示例和一个预期输出的示例，那么我可以为您的任务提供更合适的解决方案。