将 CSV 读入数组

Question

在 Julia 中，使用

CSV.jl

，可以从

.csv

文件读取 DataFrame：

using CSV

df = CSV.read("data.csv", delim=",")

但是，如何将 CSV 文件读入

Vector{Float64}

数据类型？

Answer 1

您可以使用 stdlib 中的

DelimitedFiles

模块：

julia> using DelimitedFiles

julia> s = """
       1,2,3
       4,5,6
       7,8,9"""
"1,2,3\n4,5,6\n7,8,9"

julia> b = IOBuffer(s)
IOBuffer(data=UInt8[...], readable=true, writable=false, seekable=true, append=false, size=17, maxsize=Inf, ptr=1, mark=-1)

julia> readdlm(b, ',', Float64)
3×3 Array{Float64,2}:
 1.0  2.0  3.0
 4.0  5.0  6.0
 7.0  8.0  9.0

我向您展示了从

IOBuffer

读取的示例，以便完全可重现，但您也可以从文件中读取数据。在

readdlm

的文档字符串中，您可以找到有关可用选项的更多详细信息。

请注意，您会得到

Matrix{Float64}

而不是

Vector{Float64}

，但我明白这就是您想要的。如果不是，那么为了将矩阵转换为向量，您可以在读取数据后调用

vec

函数。

编辑

这是使用 CSV.jl 读回

Matrix

的方法：

julia> df = DataFrame(rand(2,3))
2×3 DataFrame
│ Row │ x1        │ x2       │ x3       │
│     │ Float64   │ Float64  │ Float64  │
├─────┼───────────┼──────────┼──────────┤
│ 1   │ 0.0444818 │ 0.570981 │ 0.608709 │
│ 2   │ 0.47577   │ 0.675344 │ 0.500577 │

julia> CSV.write("test.csv", df)
"test.csv"

julia> CSV.File("test.csv") |> Tables.matrix
2×3 Array{Float64,2}:
 0.0444818  0.570981  0.608709
 0.47577    0.675344  0.500577

Answer 2

您可以将您的

DataFrame

转换为某种类型的

Matrix

。如果没有丢失数据，这应该可以工作。如果缺少数据，只需省略

convert

中的类型即可。

arr = convert(Matrix{Float64}, df)

如果这确实是您想要的，您可以对结果调用

vec

来获取向量。

根据文件的不同，我会按照之前答案中的建议使用

readdlm

。

Answer 3

总结博古米尔的答案，您可以使用：

using DelimitedFiles
data = readdlm("data.csv", ',', Float64)

Answer 4

您可以直接要求

CSV.read

一次性使用

Matrix

作为目的地：

julia> import CSV

julia> s = """
       1,2,3
       4,5,6
       7,8,9""";

julia> CSV.read(IOBuffer(s), CSV.Tables.matrix; header=false)
3×3 Matrix{Int64}:
 1  2  3
 4  5  6
 7  8  9

请注意，存在一个当前未解决的问题，即使用内置的

Matrix

类型本身作为“接收器”，这将使此问题更容易被发现。