python(numpy):如何从CSV文件中读取特定列?

python(numpy):如何从CSV文件中读取特定列?,python,csv,numpy,Python,Csv,Numpy,我有一个CSV数据文件,100列*100000低和一个标题 首先,我想制作一个列表,其中包含原始CSV数据文件的第1列、第3列、第5列和第10万列数据 在这种情况下,我想我可以使用下面的脚本 #Load data xy = np.loadtxt('CSV data.csv', delimiter=',', skiprows=1) x = xy[:,[1,3,5,6,7,8,9,10,11 .......,100000]] 但是,你知道,这不是一个好方法。打字困难,不利于泛化 首先,我认为下面的

我有一个CSV数据文件,100列*100000低和一个标题

首先,我想制作一个列表,其中包含原始CSV数据文件的第1列、第3列、第5列和第10万列数据

在这种情况下,我想我可以使用下面的脚本

#Load data
xy = np.loadtxt('CSV data.csv', delimiter=',', skiprows=1)
x = xy[:,[1,3,5,6,7,8,9,10,11 .......,100000]]
但是,你知道,这不是一个好方法。打字困难,不利于泛化

首先,我认为下面的脚本可以使用,但失败了

x = xy[:,[1,3,5:100000]]

如何使用特定的列数据创建单独的列表,这些列数据是分开的和连续的?

只需使用
np.loadtxt()中的
usecols
参数即可:


只需使用
np.loadtxt()
中的
usecols
参数即可:


np.r
是一个方便的函数(实际上是一个接受
[]
的对象),它生成一个索引数组:

In [76]: np.r_[1,3,5:100]
Out[76]: 
array([ 1,  3,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19,
       20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36,
       37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53,
       54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70,
       71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87,
       88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])
这应可用于
xy[:,np.r_[…]
usecols
参数

In [78]: np.arange(300).reshape(3,100)[:,np.r_[1,3,5:100:10]]
Out[78]: 
array([[  1,   3,   5,  15,  25,  35,  45,  55,  65,  75,  85,  95],
       [101, 103, 105, 115, 125, 135, 145, 155, 165, 175, 185, 195],
       [201, 203, 205, 215, 225, 235, 245, 255, 265, 275, 285, 295]])

np.r
是一个方便的函数(实际上是一个接受
[]
的对象),它生成一个索引数组:

In [76]: np.r_[1,3,5:100]
Out[76]: 
array([ 1,  3,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19,
       20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36,
       37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53,
       54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70,
       71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87,
       88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])
这应可用于
xy[:,np.r_[…]
usecols
参数

In [78]: np.arange(300).reshape(3,100)[:,np.r_[1,3,5:100:10]]
Out[78]: 
array([[  1,   3,   5,  15,  25,  35,  45,  55,  65,  75,  85,  95],
       [101, 103, 105, 115, 125, 135, 145, 155, 165, 175, 185, 195],
       [201, 203, 205, 215, 225, 235, 245, 255, 265, 275, 285, 295]])

另一个选项是通过从
xy
中删除列来定义
x

x = np.delete(xy, [0,2,4], axis=1)

另一个选项是通过从
xy
中删除列来定义
x

x = np.delete(xy, [0,2,4], axis=1)