在python中将大型数据集转换为浮点型

我是Python 3和Python的新手。我的任务是编写一个函数，读取一个数据集（plentity.data），然后将该数据转换为float

data=[]
inFile = open('plenty.data','r')
for line in inFile.readlines():
  data.append(line)
  data(float(line))

我已经成功地编写了读取数据集的代码，但我真的很难将其转换为float

data=[]
inFile = open('plenty.data','r')
for line in inFile.readlines():
  data.append(line)
  data(float(line))

这是目前我用来转换为float的方法，但当我运行它时，会收到一条错误消息，上面说

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-f32b7e41d5ed> in <module>()
      3 for line in inFile.readlines():
      4     data.append(line)
----> 5     data(float(line))
      6 

ValueError: could not convert string to float: '0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
0.0\n'

ValueError回溯（最近一次调用）
在（）
3对于infle.readlines（）中的行：
4.追加数据（行）
---->5数据（浮动（线））
6.
ValueError:无法将字符串转换为浮点：“0.0.0.0.0.0.0.0.0.0 0.0.0 0.0”
0.0\n'

我被告知要使用循环，但我仍在为如何做到这一点而挣扎

---

任何帮助都将不胜感激

不能只将一长串数字转换为浮点数。您的异常显示该行由多个数字组成：

'0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0\n'

接下来，即使这样做有效，表达式

data（float（line））

要求Python将

data

视为函数或类（可调用）。但是，列表对象不可调用

您需要将行拆分为单独的数字，并将这些单独的部分转换为浮点数。如果要将每行文本附加为单独的列表，可以使用：

data.append([float(part) for part in line.split()])

但是，让服务器为您执行此操作更有效，它可以在读取数据和拆分行时将数据转换为浮点：

import csv

with open('plenty.data', 'r', newline='') as plentydata:
    reader = csv.reader(plentydata, delimiter=' ', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    data = list(reader)

csv读卡器的

quoting=csv.QUOTE_非数字

配置使读卡器输出浮点数

如果您不需要随机访问数据（如果您可以逐行处理数字，并且不需要按索引引用单个行），那么您就不必将整个文件读入内存。只需在读卡器上循环，并根据需要处理每一行：

with open('plenty.data', 'r', newline='') as plentydata:
    reader = csv.reader(plentydata, delimiter=' ', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    for row in reader:
        # do something with a single row of floats

---

data（float（line））

尝试将列表对象用作函数。不要追加行，而是追加

float（line）

：

data.append（float（line））

。啊，你有空格分隔的数字。您希望在此使用

csv

模块，并让它负责为每个列创建浮动。最好使用

numpy

来完成此任务。

QUOTE\u非数字

让读者这样做？哇，谈谈命名不好的常数。开发者在想什么？@martineau:这是一个对称的东西。

quote

配置主要是一个

writer

方言配置选项（其中任何不是数字的内容，特别是浮点数，都放在输出的引号中）。在这里，它被用作该选项的反义词。啊，现在它有意义了。如果你意识到，逻辑（和面）中的对称是美丽的。不过，有一点是不对称的。编写器（毫不奇怪）同时考虑整数和浮点数，不引用它们，但读者只将任何未引用的内容转换为浮点数。不管怎样，我还是有点惊讶地发现，读者能够返回所有字符串以外的序列，尽管这种方式非常有限。@martineau：我希望看到这种方式更具可配置性（a la Pandas

read_csv（）

可能，但可能没有高级），我通常不太需要这个选项。但它比必须自己映射行更快（就目前而言，I/O操作可以认为是快速的）且更简单。