(Python)使用numpy.genfromtxt用数据填充列表(不同的数据类型) - python

我有一个这样的data.txt

16.37.235.153|119.222.242.130|38673|161|17|62|4646|
16.37.235.153|119.222.242.112|56388|161|17|62|4646|
16.37.235.200|16.37.235.153|59009|514|17|143|21271|

我想使用以下形式获取列表：

list=[['16.37.235.153','119.222.242.130',38673,161,17,62,4646]
      ['16.37.235.153','119.222.242.112',56388,161,17,62,4646]
      ['16.37.235.200','16.37.235.153',59009,514,17,143,21271]]

我尝试将numpy.genfromtxt与dtype = None一起使用，但随后得到：

VisibleDeprecationWarning: Reading unicode strings without specifying the encoding argument is deprecated. Set the encoding, use None for the system default.
  list = numpy.genfromtxt('results.rw', dtype=None, delimiter = '|')

这是列表：

[['8.254.200.14' 'False']
 ['8.254.200.14' 'False']
 ['8.254.200.46' 'False']
 ...
 ['217.243.224.144' 'False']
 ['217.243.224.144' 'False']
 ['217.243.224.144' 'False']]

感谢所有帮助，在此先感谢您。

问候 ：）

参考方案

In [71]: txt = '''16.37.235.153|119.222.242.130|38673|161|17|62|4646|
    ...: 16.37.235.153|119.222.242.112|56388|161|17|62|4646|
    ...: 16.37.235.200|16.37.235.153|59009|514|17|143|21271|
    ...: '''

该encoding警告是令人讨厌的，但并不重要。

使用dtype = None，您应该获得一个结构化的数组，每列一个field：

In [74]: data = np.genfromtxt(txt.splitlines(), encoding=None, dtype=None,delimiter='|')
In [75]: data
Out[75]: 
array([('16.37.235.153', '119.222.242.130', 38673, 161, 17,  62,  4646, False),
       ('16.37.235.153', '119.222.242.112', 56388, 161, 17,  62,  4646, False),
       ('16.37.235.200', '16.37.235.153', 59009, 514, 17, 143, 21271, False)],
      dtype=[('f0', '<U13'), ('f1', '<U15'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8'), ('f4', '<i8'), ('f5', '<i8'), ('f6', '<i8'), ('f7', '?')])

这是1天。

并作为列表（或元组）的列表

In [76]: data.tolist()
Out[76]: 
[('16.37.235.153', '119.222.242.130', 38673, 161, 17, 62, 4646, False),
 ('16.37.235.153', '119.222.242.112', 56388, 161, 17, 62, 4646, False),
 ('16.37.235.200', '16.37.235.153', 59009, 514, 17, 143, 21271, False)]

看起来它用布尔值|填充了最后一个字段（在最后一个False之后）。可以使用某些filling参数来更改。

或限制usecols忽略它

In [77]: data = np.genfromtxt(txt.splitlines(), encoding=None, dtype=None,delimiter='|',u
    ...: secols=range(7))
In [78]: data
Out[78]: 
array([('16.37.235.153', '119.222.242.130', 38673, 161, 17,  62,  4646),
       ('16.37.235.153', '119.222.242.112', 56388, 161, 17,  62,  4646),
       ('16.37.235.200', '16.37.235.153', 59009, 514, 17, 143, 21271)],
      dtype=[('f0', '<U13'), ('f1', '<U15'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8'), ('f4', '<i8'), ('f5', '<i8'), ('f6', '<i8')])

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