Python, NumPy, Scipy를 사용하여 CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 읽는 방법

2024-05-12

Python, NumPy, Scipy를 사용하여 CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 읽는 방법

이 글에서는 Python, NumPy, Scipy 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 NumPy 레코드 배열로 읽는 방법을 설명합니다.

필수 라이브러리

이 작업을 수행하려면 다음 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.

방법

다음은 CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 읽는 방법의 세 가지 방법입니다.

genfromtxt 함수는 CSV 파일을 NumPy 배열로 직접 읽는 데 사용할 수 있습니다.

import numpy as np

# CSV 파일 읽기
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

# 데이터 확인
print(data)

pandas 라이브러리는 CSV 파일을 다루는 데 유용한 도구입니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
data = pd.read_csv('data.csv')

# NumPy 레코드 배열로 변환
data = data.to_records(index=False)

# 데이터 확인
print(data)

scipy.io.readcsv 함수는 CSV 파일을 NumPy 레코드 배열로 읽는 데 사용할 수 있습니다.

from scipy.io import readcsv

# CSV 파일 읽기
data = readcsv('data.csv')

# 데이터 확인
print(data)

참고:

위 코드에서 data.csv는 CSV 파일 이름입니다. 실제 파일 이름으로 변경해야 합니다.
delimiter 매개변수는 CSV 파일의 구분자를 지정하는 데 사용됩니다. 기본값은 ','입니다.
dtype 매개변수는 각 열의 데이터 형식을 지정하는 데 사용됩니다.

예제 코드: CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 읽기

genfromtxt 함수 사용

import numpy as np

# CSV 파일 경로 지정
data_path = "data.csv"

# CSV 파일 읽기
data = np.genfromtxt(data_path, delimiter=',')

# 데이터 확인
print(data)

pandas 라이브러리 사용

import pandas as pd

# CSV 파일 경로 지정
data_path = "data.csv"

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv(data_path)

# NumPy 레코드 배열로 변환
data = df.to_records(index=False)

# 데이터 확인
print(data)

scipy.io.readcsv 함수 사용

from scipy.io import readcsv

# CSV 파일 경로 지정
data_path = "data.csv"

# CSV 파일 읽기
data = readcsv(data_path)

# 데이터 확인
print(data)

설명:

위 코드에서 data.csv는 CSV 파일 이름입니다. 실제 파일 이름으로 변경해야 합니다.
delimiter 매개변수는 CSV 파일의 구분자를 지정하는 데 사용됩니다. 기본값은 ','입니다.
dtype 매개변수는 각 열의 데이터 형식을 지정하는 데 사용됩니다.

주의:

CSV 파일이 올바른 형식인지 확인하십시오.
데이터 형식이 예상대로인지 확인하십시오.

CSV 데이터를 NumPy 레코드 배열로 읽는 대체 방법

csv 모듈 사용

표준 csv 모듈을 사용하여 CSV 파일을 읽고 수동으로 NumPy 레코드 배열로 변환할 수 있습니다.

import csv
import numpy as np

# CSV 파일 열기
with open('data.csv', 'r') as f:
    # CSV reader 객체 만들기
    reader = csv.reader(f)

    # 데이터 읽기
    data = []
    for row in reader:
        data.append(row)

# 데이터를 NumPy 레코드 배열로 변환
data = np.array(data, dtype='str')

# 데이터 확인
print(data)

itertools.islice 및 numpy.fromiter 함수를 사용하여 CSV 파일을 차례대로 읽고 NumPy 레코드 배열로 변환할 수 있습니다.

import itertools
import numpy as np

# CSV 파일 열기
with open('data.csv', 'r') as f:
    # CSV reader 객체 만들기
    reader = csv.reader(f)

    # 첫 번째 행 건너뛰기 (헤더 행 제외)
    next(reader)

    # 데이터 읽기
    data = list(itertools.islice(reader, None))

# 데이터를 NumPy 레코드 배열로 변환
data = np.fromiter(data, dtype='str')

# 데이터 확인
print(data)

custom 함수 사용

사용자 정의 함수를 만들어 CSV 파일을 읽고 원하는 형식으로 데이터를 변환할 수 있습니다.

import numpy as np

def read_csv_to_recarray(filename, delimiter=',', dtype='str'):
    """
    CSV 파일을 읽고 NumPy 레코드 배열로 변환합니다.

    Args:
        filename (str): CSV 파일 경로.
        delimiter (str): 구분자 문자.
        dtype (str): 데이터 형식.

    Returns:
        numpy.recarray: NumPy 레코드 배열.
    """

    with open(filename, 'r') as f:
        # 데이터 읽기
        data = []
        for row in f:
            data.append(row.strip().split(delimiter))

    # 데이터를 NumPy 레코드 배열로 변환
    data = np.array(data, dtype=dtype)

    return data

# 데이터 읽기 및 확인
data = read_csv_to_recarray('data.csv')
print(data)