python - 循环浏览多个CSV文件

我正在使用三个小型数据集，出于可重复性的原因，我正在共享数据here。

我想从第2列中读取当前行，并将其与上一行的值进行比较。如果更大，我会继续比较。如果当前值小于上一行的值，我想将当前值（较小）除以上一个值（较大）。因此，以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

protocols = {}

types = {"data_c": "data_c.csv", "data_r": "data_r.csv", "data_v": "data_v.csv"}

for protname, fname in types.items():
    col_time,col_window = np.loadtxt(fname,delimiter=',').T
    trailing_window = col_window[:-1] # "past" values at a given index
    leading_window  = col_window[1:]  # "current values at a given index
    decreasing_inds = np.where(leading_window < trailing_window)[0]
    quotient = leading_window[decreasing_inds]/trailing_window[decreasing_inds]
    quotient_times = col_time[decreasing_inds]

    protocols[protname] = {
        "col_time": col_time,
        "col_window": col_window,
        "quotient_times": quotient_times,
        "quotient": quotient,
    }

data_c是一个只有一个唯一numpy.array值quotient的0.7，唯一具有data_r值quotient的0.5也是如此。但是，data_v具有两个唯一的quotient值（0.5或0.8）。

我想遍历这些CSV文件的quotient值，并使用简单的if-else语句（例如，作为if quotient==0.7: print("data_c")）对它们进行分类，但出现此错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

更新：我发现可以通过使用.all()函数来解决此错误，如下所示。

if (quotient==0.7).all():
     print("data_c")
elif (quotient>=0.5).all() and (quotient <=0.8).all():
     print("data_v")
elif (quotient==0.5).all():
     print("data_r")

但是，这将打印data_c, data_v, data_v。我们如何解决这个问题？

最佳答案

如果我理解正确，则要求您使用quotient数组的唯一值对数据进行分类。如果是这种情况，那么您可以轻松地利用numpy.unique提供帮助：

import numpy as np
unique_quotient = np.unique(quotient)
# For data_c this is just a single value

如果将unique_quotient数组放置在protocol_dictionary中，那么它将为您提供一些可比较的内容（例如，using numpy.array_equal）：

unique_data_c_quotient = np.r_[ 0.7 ]
if np.array_equal( unique_quotient, unique_data_c_quotient ):
    print('data_c')
...

关于python - 循环浏览多个CSV文件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54907155/