Importar diferentes tipos de datos
El archivo seaslug.txt
- tiene un encabezado de texto, formada por cadenas
- está delimitado por tabuladores.
Estos datos consisten en el porcentaje de larvas de babosa de mar que se habían metamorfoseado en un periodo de tiempo determinado. Lee más aquí.
Debido al encabezado, si intentaras importarlo tal cual utilizando
np.loadtxt(), Python te lanzaría un ValueError y te diría
que could not convert string to float. Hay
dos maneras de tratar esto: en primer lugar, puedes establecer el tipo de datos
argumento dtype igual a str (para cadena).
Alternativamente, puedes saltarte la primera fila como hemos visto antes,
utilizando el argumento skiprows.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la importación de datos en Python
Instrucciones del ejercicio
- Completa la primera llamada a
np.loadtxt()pasandofilecomo primer argumento. - Ejecuta
print(data[0])para imprimir el primer elemento dedata. - Completa la segunda llamada a
np.loadtxt(). El archivo «file» que estás importando está delimitado por tabulaciones, el tipo de datos es «float» y deseas omitir la primera fila. - Imprime el 10.º elemento de
data_floatcompletando el comandoprint(). Guíate por la llamada anteriorprint(). - Ejecuta el resto del código para visualizar los datos.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Assign filename: file
file = 'seaslug.txt'
# Import file: data
data = np.loadtxt(____, delimiter='\t', dtype=str)
# Print the first element of data
print(data[0])
# Import file as floats and skip the first row: data_float
data_float = np.loadtxt(____, delimiter='____', dtype=____, skiprows=____)
# Print the 10th element of data_float
print(____)
# Plot a scatterplot of the data
plt.scatter(data_float[:, 0], data_float[:, 1])
plt.xlabel('time (min.)')
plt.ylabel('percentage of larvae')
plt.show()