Beispielsweise eine Datei knowledge.txt mit folgendem Inhalt:
1, 1,3, 0,6
2, 2,1, 0,7
3, 4,8, 0,8
4, 3,3, 0,9
kann mit eingelesen und angezeigt werden
In [9]: knowledge = np.loadtxt('knowledge.txt', delimiter=',')
In [10]: knowledge
Out[10]:
array([[ 1. , 1.3, 0.6],
[ 2. , 2.1, 0.7],
[ 3. , 4.8, 0.8],
[ 4. , 3.3, 0.9]])
Dabei sind Daten ein Numpy-Array. Ohne das Flag delimiter= ‚ , ‚ stürzt die Funktion np.loadtxt ab. Eine different Möglichkeit, diese Daten einzulesen, ist mit
In [11]: df = pd.read_csv('knowledge.txt', header=None)
In [12]: df
Out[12]:
0 1 2
0 1 1.3 0.6
1 2 2.1 0.7
2 3 4.8 0.8
3 4 3.3 0.9
Dabei ist df ein Pandas-DataFrame. Beachten Sie, dass die Pandas-Funktion pd.read_csv die erste Spalte bereits als Ganzzahl erkennt, während die zweite und dritte Spalte korrekt als Float identifiziert werden. Ohne das Flag header=None werden die Einträge der ersten Zeile fälschlicherweise als Spaltenbeschriftungen interpretiert, wie im nächsten Schritt gezeigt:
In [13]: df = pd.read_csv('knowledge.txt') # Warning:
# Incorrect end result!
In [14]: df
Out[14]:
1 1.3 0.6
0 2 2.1 0.7
1 3 4.8 0.8
2 4 3.3 0.9
