python np.loadtxt() 读取数据集时报错ValueError: could not convert string to float以及pandas.readcsv()对比

阅读前请看一下：我是一个热衷于记录的人，每次写博客会反复研读，尽量不断提升博客质量。文章设置为仅粉丝可见，是因为写博客确实花了不少精力。希望互相进步谢谢！！

1、bug

读取csv数据集时

path = r"./temperature_dataset.csv"
data = np.loadtxt(path)    

报错

ValueError: could not convert string to float: ‘-0.7,-2.3,0.1,-2.3,-0.9’

2、分析

读取的数据集长这个玩意儿

原来数据集里面有逗号，需要加个参数delimiter=‘,’ ，否则就会第一行全部转为为float，因为默认float。

3、解决办法

加个参数delimiter=‘,’

path = r"./temperature_dataset.csv"
data = np.loadtxt(path,delimiter=',')     #一定要有第二个参数，否则报错，因为csv文件里面是用,分割开的

4、常见的两种读取csv文件方式

1、numpy中loadtxt（）
2、pandas中read_csv（）

读以下两篇文章即可：

《numpy中loadtxt 的用法及参数说明》

《pandas中read_csv详解》

1、注意numpy中loadtxt（）和pandas中read_csv（）不一样！！！

• 前者需要指定分隔符，不然就会读一整行。且返回的就是一个ndarray了

• 后者可以不用指定，不指定会默认逗号分隔。且返回的是一个表格型的数据结构，有行索引和列索引。需要用np.array()转化成ndarray才能用。如下图

  
  2、注意pandas中read_csv（）name header两个参数

这两个参数使用不好，很可能导致读取数据缺第一行。还是以上面例子为例：

4.1、numpy中loadtxt（）正确读取

path = r"./temperature_dataset.csv"
data = np.loadtxt(path,delimiter=',')     #一定要有第二个参数，否则报错，因为csv文件里面是用,分割开的
print(data.shape)    #（3600,5）

4.2、pandas中read_csv（）错误读取

df = pandas.read_csv('C:/Users/zct/Jupyter_test/2-1/temperature_dataset.csv')
print(df)
data = np.array(df)
print(data.shape)     #(3959,5)   少了第一行

输出：

发现少了一行。

原因分析：

读取的csv文件是纯数据的，不指定name参数的话会默认第一行为列名。故少读一列

4.3、pandas中read_csv（）正确读取

df = pandas.read_csv('C:/Users/zct/Jupyter_test/2-1/temperature_dataset.csv', names=['one','two','three','four','five'])
print(df)
data = np.array(df)
print(data.shape)     #(3960, 5)

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