¿Cómo leer archivos CSV con NumPy?

En este artículo, discutiremos cómo leer archivos CSV con Numpy en Python.

Conjunto de datos en uso:

Método 1: Usar el método loadtxt 

Para importar datos desde un archivo de texto, usaremos el método NumPy loadtxt(). Para usar esta función, debemos asegurarnos de que el recuento de entradas en cada línea del documento de texto sea igual. En Python, numpy.load() se usa para cargar datos desde un archivo de texto, con el objetivo de ser una lectura rápida para archivos de texto básicos.

Sintaxis: 

numpy.loadtxt('data.csv')

Ejemplo: cargando csv desde el método loadtxt

import numpy as np
  
# using loadtxt()
arr = np.loadtxt("sample_data.csv",
                 delimiter=",", dtype=str)
display(arr)

Producción:

Método 2: Usar el método genfromtxt

El método genfromtxt() se utiliza para importar los datos de un documento de texto. Podemos especificar cómo manejar los valores faltantes en nuestro conjunto de datos en caso de que los haya.

Sintaxis:

numpy.genfromtxt('data.csv')

Ejemplo: carga de CSV desde el método genfromtxt

import numpy as np
  
# using genfromtxt()
arr = np.genfromtxt("sample_data.csv",
                    delimiter=",", dtype=str)
display(arr)

Producción:

Método 3: Usando el módulo CSV

csv.reader() lee cada línea del archivo CSV. Leemos los datos línea por línea y luego convertimos cada línea en una lista de elementos.

Sintaxis:

csv.reader(x)

Aquí x denota cada línea del archivo CSV.

Ejemplo: Cargando CSV usando el lector csv

import numpy as np
  
# Importing csv module
import csv
  
  
with open("sample_data.csv", 'r') as x:
    sample_data = list(csv.reader(x, delimiter=","))
  
sample_data = np.array(sample_data)
display(sample_data)

Producción: