Mehrere CSV-Dateien mit Kopfzeilen in Python mit numpy lesen?

Question

Derzeit bin ich mit diesen Code eine vollständige CSV-Datei zu meinem Code zu lesen:

data = np.loadtxt('csv_Complete.csv', delimiter=',', skiprows=1) 

Allerdings habe ich nun mehrere CSV-Dateien, die in diesem Format sind.

Log1.csv

x1,x2,x3,x4.... 
1.5,3,5,7,8 
2,5,1.2,5,2 
1,3,3,5.5,6 

log2.csv

x1,x2,x3,x4.... 
1,3.3,5,7,8 
2,5.1,1,5.5,2 
1,3,3,5,6 

Dies ist die Methode, die ich tun denke, aber es funktioniert nicht. eine Valueerror bekommen: konnte nicht konvertieren Zeichenfolge zu schweben:

log1 = np.loadtxt('log1.csv', delimiter=',', skiprows=1) 
log2 = np.loadtxt('log2.csv', delimiter=',', skiprows=1) 
log3 = np.loadtxt('log3.csv', delimiter=',', skiprows=1) 
data = np.append([log1, log2, log3]) 

Der Fehler, den ich bekommen habe ist:

File "<ipython-input-6-6155c8de61ad>", line 1, in <module> 
    runfile('C:/Users/Mmyname/.spyder2-py3/setdataexp.py', wdir='C:/Users/myname/.spyder2-py3') 

    File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 714, in runfile 
    execfile(filename, namespace) 

    File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 89, in execfile 
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace) 

    File "C:/Users/myname/.spyder2-py3/setdataexp.py", line 5, in <module> 
    log1 = np.loadtxt('log40a.csv', delimiter=',', skiprows=1) 

    File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 930, in loadtxt 
    items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)] 

    File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 930, in <listcomp> 
    items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)] 

    File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 659, in floatconv 
    return float(x) 

ValueError: could not convert string to float: 

Answer 1

Es ist eine missing value in Datei log40a.csv sein muss.

Ich habe den gleichen Fehler für Datei wie:

x1,x2,x3,x4.... 
1,3.3,5,7,8 
2,5.1,,5.5,2 
1,3,3,5,6 

Base auf documentation wenn Sie Werte fehlen sollten Sie genfromtxt function verwenden.