在Python中從具有多種數據類型的文本文件創建數組

Question

我試圖從同時包含數字和字母（作為標題）的文本文件中創建一個數組，但是當我嘗試轉換並打開文件時，最終出現錯誤：

ValueError：無效的float（）文字：0

要么

ValueError：無法將字符串轉換為浮點型：AA

我了解這是一個數據類型問題，想知道是否有人知道解決方法？ 我是python的新手，通常在Matlab中編寫代碼。 我的文本文件包括：

AA, AB, AC, AD, AE, AF, AG, AH, AI
0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0

我嘗試過的代碼如下

import numpy as np
a = np.loadtxt('test.txt')
print 

之后，我需要剪切所有具有零的列，並保留其中具有1的列。 每次加載的文本文件都會有所不同，我只需要查看哪些單元格和標題已填充了1。

Answer 1

numpy.loadtxt()允許使用numpy.loadtxt()參數，如下所示將讀取混合數據：

import numpy as np
a = np.loadtxt('test.txt', dtype=object)

我該如何解決？

因此，既然我們已經回答了如何使numpy.readtxt()讀取我的文件，那么讓我們繼續探討如何解決分析文件中的零和一的問題。 下面的代碼片段讀入文件，然后查找哪些列包含任何列，以及所有列。

1：使用csv模塊

csv模塊可用於解析此文件。

import csv
with open('file1', 'rU') as csvfile:
    csv_reader = csv.reader(csvfile)

    # read the first line as the header
    header = [c.strip() for c in next(csv_reader)]

    # read the remaining lines, and transpose them into columns using zip()
    cols = list(zip(*((int(c) for c in l) for l in csv_reader)))

# now lets find all the columns which have any and all ones
any_ones = [l for l, v in zip(header, cols) if any(v)]
all_ones = [l for l, v in zip(header, cols) if all(v)]

print(any_ones)
print(all_ones)

2：使用熊貓

pandas也可以用來做這項工作。 比上面的學習曲線更多，但是您得到了所需要的。

df = pd.read_csv('file1')
# remove spaces from column names
df = df.rename(columns={x: x.strip() for x in df.columns})

any_ix = df.any()
all_ix = df.all()

print(list(any_ix[any_ix].index))
print(list(any_ix[all_ix].index))

CSV和熊貓的結果

['AB', 'AD', 'AE', 'AG']
['AB', 'AE']

文件1：

AA, AB, AC, AD, AE, AF, AG, AH, AI
0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0
0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0

Answer 2

假設您的文件名為file.text ，其中包含：

AA, AB, AC, AD, AE, AF, AG

0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0

您可以使用以下方式讀取文件：

with open('file.txt', 'r') as f:
    read_file = f.read()

從字符串創建列表（即read_file現在）：

list_entries = read_file.split(',')

打印列表中的每個條目（替換\\n新行字符）：

for entry in list_entries:
    print entry.replace('\n', '')