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私の理解では、scikit-learnは2D配列である（n-sample、n-feature）形式のデータを受け入れます。次の形式のデータがあると仮定します...

Stock prices    indicator1    indicator2
2.0             123           1252
1.0             ..            ..
..              .             . 
.

これをインポートするにはどうすればよいですか？

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numpy loadtxtの非常に優れた代替手段は、Pandasのread_csvです。データはPandasデータフレームに読み込まれ、一部の列にテキストが含まれ、他の列に数値が含まれるなど、混合データ型を処理できるという大きな利点があります。その後、数値列のみを簡単に選択し、as_matrixを使用してnumpy配列に変換できます。パンダはまた、Excelファイルや他の多くの形式の読み取り/書き込みを行います。

「mydata.csv」という名前のcsvファイルがある場合：

point_latitude,point_longitude,line,construction,point_granularity
30.102261, -81.711777, Residential, Masonry, 1
30.063936, -81.707664, Residential, Masonry, 3
30.089579, -81.700455, Residential, Wood   , 1
30.063236, -81.707703, Residential, Wood   , 3
30.060614, -81.702675, Residential, Wood   , 1

これにより、csvが読み込まれ、数値列がscikit_learnのnumpy配列に変換され、列の順序が変更されて、Excelスプレッドシートに書き出されます。

import numpy as np
import pandas as pd

input_file = "mydata.csv"


# comma delimited is the default
df = pd.read_csv(input_file, header = 0)

# for space delimited use:
# df = pd.read_csv(input_file, header = 0, delimiter = " ")

# for tab delimited use:
# df = pd.read_csv(input_file, header = 0, delimiter = "\t")

# put the original column names in a python list
original_headers = list(df.columns.values)

# remove the non-numeric columns
df = df._get_numeric_data()

# put the numeric column names in a python list
numeric_headers = list(df.columns.values)

# create a numpy array with the numeric values for input into scikit-learn
numpy_array = df.as_matrix()

# reverse the order of the columns
numeric_headers.reverse()
reverse_df = df[numeric_headers]

# write the reverse_df to an excel spreadsheet
reverse_df.to_excel('path_to_file.xls')
于 2015-06-12T22:42:28.907 に答える
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これはCSVファイルではありません。これはスペースで区切られたファイルです。欠落している値がないと仮定すると、これをで呼び出されるNumpy配列に簡単にロードできますdata。

import numpy as np

f = open("filename.txt")
f.readline()  # skip the header
data = np.loadtxt(f)

株価が予測したいものである場合（yscikit-learn用語でのあなたの価値）、次をdata使用して分割する必要があります

X = data[:, 1:]  # select columns 1 through end
y = data[:, 0]   # select column 0, the stock price

または、標準のPythoncsvモジュールをマッサージしてこのタイプのファイルを処理できる場合もあります。

于 2012-06-14T15:04:49.227 に答える
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loadtxt関数はnumpyで検索できます。

loadtxtメソッドへのオプションの入力を取得します。

csvの簡単な変更は

data =  np.loadtxt(fname = f, delimiter = ',')
于 2014-07-23T05:02:10.523 に答える
1

numpycsvfileのロードに使用

import numpy as np
dataset = np.loadtxt('./example.csv', delimiter=',')
于 2017-11-10T10:58:26.667 に答える