[英]How can I export my NUMPY array into a CSV or EXCEL file
这是我第一次尝试用Python进行编码,因此我学习了如何制作一个numpy数组,以及如何使用np.savetxt将其导出为CSV文件。 但是,当我在excel中打开CSV文件时,矩阵的列似乎合并为一个,因此无法对其进行分析。 我想知道如何解决此问题。 我不知道numpy是否适合进行此分析。 因此,如果您还有其他建议,请附上。
在这里,我创建了一个尺寸为a1,b1的空数组。
# Create an empty array with dim = (a1: num of months, b1:num of stations)
aa = np.empty((a1, b1))
aa[:] = np.nan
在这里,我用for循环逐行填充了空数组:
for i in range(1, a1):
S_Obs = Sta_M.iloc [i-1, 2]
R_Val = Rad_M.iloc [i, 2:]
addadjuster = adjust.AdjustAdd(coords, coords, nnear_raws = 5)
addadjusted = addadjuster(S_Obs, R_Val)
aa[i,:] = addadjusted
最后,当我逐行显示数组时,它看起来像这样:
aa[111, :]
array([ nan, nan, nan, 16.296, 24.888, nan, nan, nan,
nan, nan, nan, nan, nan, nan, 23.496, 1.704,
52.32 , nan, 25.368, nan, nan, nan, nan, nan,
nan, nan, nan, 21.264, 19.584, 22.272, 0.144, 10.008,
1.68 , 0. , nan, nan, nan, nan, nan, 0. ,
0. , 30.696, nan, nan, 24.888, nan, nan, 3.648,
14.832, 7.944, nan, nan, nan, nan, nan, nan,
nan])
我想以一种可以对其进行一些简单分析的方式保存该数组。 它可以是EXCEL或CSV。 我使用了这段代码,但是没有正确显示列。
np.savetxt("AAtest.csv", aa, delimiter="/")
您可以使用Pandas
来解决问题, 在此处输入链接描述
假设aa
是您的numpy数组。 您可以这样做:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(aa)
df.to_csv('file.csv',index=False)
In [155]: arr = np.zeros((4,5))
In [156]: arr[:] = np.nan
In [158]: arr[[0,0,1,2,2,3],[0,2,1,3,4,3]]=1.23
In [159]: arr
Out[159]:
array([[1.23, nan, 1.23, nan, nan],
[ nan, 1.23, nan, nan, nan],
[ nan, nan, nan, 1.23, 1.23],
[ nan, nan, nan, 1.23, nan]])
In [160]: np.savetxt('test.csv',arr, delimiter=',')
这是一个格式正确的逗号分隔文件。 但是这些数字已用科学记数法保存。
In [161]: cat test.csv
1.229999999999999982e+00,nan,1.229999999999999982e+00,nan,nan
nan,1.229999999999999982e+00,nan,nan,nan
nan,nan,nan,1.229999999999999982e+00,1.229999999999999982e+00
nan,nan,nan,1.229999999999999982e+00,nan
要对齐列,我们需要指定一种格式。 例如:
In [162]: np.savetxt('test.csv',arr, delimiter=',', fmt='%10f')
In [163]: cat test.csv
1.230000, nan, 1.230000, nan, nan
nan, 1.230000, nan, nan, nan
nan, nan, nan, 1.230000, 1.230000
nan, nan, nan, 1.230000, nan
如果由于某种原因无法使用pandas
,请坚持使用numpy
aa.tofile('my_csv.csv', sep=',', format='%s')
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