使用 pandas 读取带有 numpy 数组的 csv答案

【问题标题】：Read a csv with numpy array using pandas使用 pandas 读取带有 numpy 数组的 csv
【发布时间】：2015-09-04 23:42:47
【问题描述】：

我有一个包含 3 列 emotion, pixels, Usage 的 csv 文件，其中包含 35000 行，例如0,70 23 45 178 455,Training。

我使用pandas.read_csv 将csv 文件读取为pd.read_csv(filename, dtype={'emotion':np.int32, 'pixels':np.int32, 'Usage':str})。

当我尝试上述操作时，它显示ValueError: invalid literal for long() with base 10: '70 23 45 178 455'?如何将像素列读取为numpy 数组？

【问题讨论】：

标签： python csv numpy pandas

【解决方案1】：

请尝试以下代码 -

df = pd.read_csv(filename, dtype={'emotion':np.int32, 'pixels':str, 'Usage':str})

def makeArray(text):
    return np.fromstring(text,sep=' ')

df['pixels'] = df['pixels'].apply(makeArray)

【讨论】：

您好，感谢您的帮助。现在显示TypeError: data type not understood。可能的错误是什么？

【解决方案2】：

我相信使用矢量化的str 方法会更快地拆分字符串并根据需要创建新的像素列，并concat 将新列添加到新的df：

In [175]:
# load the data
import pandas as pd
import io
t="""emotion,pixels,Usage
0,70 23 45 178 455,Training"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t))
df

Out[175]:
   emotion            pixels     Usage
0        0  70 23 45 178 455  Training

In [177]:
# now split the string and concat column-wise with the orig df
df = pd.concat([df, df['pixels'].str.split(expand=True).astype(int)], axis=1)
df
Out[177]:
   emotion            pixels     Usage   0   1   2    3    4
0        0  70 23 45 178 455  Training  70  23  45  178  455

如果你特别想要一个扁平的 np 数组，你可以调用 .values 属性：

In [181]:
df['pixels'].str.split(expand=True).astype(int).values

Out[181]:
array([[ 70,  23,  45, 178, 455]])

【讨论】：

【解决方案3】：

我遇到了同样的问题并想出了一个技巧。将您的数据帧保存为.npy 文件。在加载它时，它将作为ndarray 加载。您可以使用 pandas.DataFrame 将 ndarray 转换为数据框供您使用。我发现这个解决方案比从字符串字段转换更容易。示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
np.save('file_name.npy',dataframe_to_be_saved)
#the dataframe is saved in 'file_name.npy' in your current working directory

#loading the saved file into an ndarray
arr=np.load('file_name.npy')
df=pd.DataFrame(data=arr[:,1:],index=arr[:,0],columns=column_names)

#df variable now stores your dataframe with the original datatypes

【讨论】：