使用datetime.strptime转换器的numpy.genfromtxt

Question

我有类似于这个要点中的数据,我试图用numpy提取数据.我是python的新手,所以我尝试使用以下代码

import numpy as np
from datetime import datetime

convertfunc = lambda x: datetime.strptime(x, '%H:%M:%S:.%f')
col_headers = ["Mass", "Thermocouple", "T O2 Sensor",\
               "Igniter", "Lamps", "O2", "Time"]
data = np.genfromtxt(files[1], skip_header=22,\
                     names=col_headers,\
                     converters={"Time": convertfunc})

在要点中可以看到有22行标题材料.在Ipython中,当我"运行"以下代码时,我收到一个以下结尾的错误:

TypeError: float() argument must be a string or a number

可以在此处看到完整的ipython错误跟踪.

我能够使用genfromtxt的参数来提取六列数值数据,例如usecols = range(0,6),但是当我尝试使用转换器来尝试解决最后一列时,我很难过.任何和所有评论将不胜感激!

Answer 1

发生这种情况是因为np.genfromtxt尝试创建一个浮点数组,该数组失败,因为convertfunc返回一个datetime对象,该对象不能转换为float.最简单的解决方案是将参数传递dtype='object'给np.genfromtxt,确保创建对象数组并防止转换为浮点数.但是,这意味着其他列将保存为字符串.要将它们正确保存为浮点数,您需要指定dtype每个以获取结构化数组.在这里,我将它们全部设置为加倍,除了最后一列,它将是一个对象dtype:

dd = [(a, 'd') for a in col_headers[:-1]] + [(col_headers[-1], 'object')]
data = np.genfromtxt(files[1], skip_header=22, dtype=dd, 
                     names=col_headers, converters={'Time': convertfunc})

这将为您提供一个结构化数组,您可以使用您提供的名称访问它:

In [74]: data['Mass']
Out[74]: array([ 0.262 ,  0.2618,  0.2616,  0.2614])
In [75]: data['Time']
Out[75]: array([1900-01-01 15:49:24.546000, 1900-01-01 15:49:25.171000,
                1900-01-01 15:49:25.405000, 1900-01-01 15:49:25.624000], 
                dtype=object)