Importar diferentes tipos de datos
El archivo seaslug.txt
- tiene una cabecera 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 a la cabecera, 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 de 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(). Elfileque estás importando está delimitado por tabulaciones, el tipo de datos esfloat, y quieres saltarte la primera fila. - Imprime el 10º elemento de
data_floatcompletando el comandoprint(). Guíate por la llamada anteriorprint(). - Ejecuta el resto del código para visualizar los datos.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este 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()