sparrow hat geschrieben: Samstag 17. Oktober 2020, 22:34
Was gefällt dir denn nicht daran, die Daten mit Numpy einzulesen?
Vielleicht solltest du mal erklären, was du vor hast, bevor du zu den falschen Werkzeugen greifst.
Ursprünglich - siehe mein gepostetes Beispiel - wollte ich es ja mit numpy machen (np.getfromtxt()).
Aber Sirius3 sagte ja, "strukturierte Daten verarbeite man heutzutage mit pandas".
Meine ursprüngliche Aufgabe (Ziel) ist schon in meinem ersten Post enthalten:
Ich habe eine Meßreihe von Daten:
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Integer ID des Gegenstandes, Float Wert1 , Float Wert2
in einer CSV-Datei.
Die will ich einlesen und nach "Wert1" numerisch sortieren.
Eigentlich ein Array von Tupeln. So wie in "data".
Ich fand in einem stackoverflow-Beispiel dieses "sorts in place"-Beispiel:
Sehe ich mir das eingelesene Array "spulen" an, so sieht das anders aus: Tupel, ohne Komma.
Sirius3 meinte, es sei nur eine Sache der Darstellung.
Wenn ich aber "spulen" genauso dem sort unterwerfe, gibt es einen Fehler. (siehe Post)
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data = [(1,2,3), (7,8,9), (4,5,6)]
spulen=np.genfromtxt(r'neue_messung.csv', delimiter=',',dtype="i2,f4,f4")
data.sort(key=lambda tup: tup[1]) # sorts in place
spulen.sort(key=lambda tup: tup[1])
Später sollen die Tupel noch erweitert werden um Verküpfungsergebnisse aus Spalten 2 und 3, aber das kommt später.