Importer différents types de données

Le fichier seaslug.txt

contient un en-tête texte composé de chaînes de caractères
est délimité par des tabulations.

Ces données indiquent le pourcentage de larves de limaces de mer qui ont subi une métamorphose pendant une période donnée. Pour en savoir plus, consultez ici.

En raison de l'en-tête, si vous essayez de l'importer tel quel avec np.loadtxt(), Python lèvera une ValueError en indiquant qu'il could not convert string to float. Il existe deux façons de gérer cela : d'abord, vous pouvez définir l'argument de type de données dtype à str (pour chaîne de caractères).

Autrement, vous pouvez ignorer la première ligne comme nous l'avons vu précédemment, en utilisant l'argument skiprows.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à l'importation de données en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Complétez le premier appel à np.loadtxt() en passant file comme premier argument.
Exécutez print(data[0]) pour afficher le premier élément de data.
Complétez le deuxième appel à np.loadtxt(). Le file que vous importez est délimité par des tabulations, le type de données est float, et vous voulez ignorer la première ligne.
Affichez le 10e élément de data_float en complétant la commande print(). Inspirez-vous de l'appel à print() précédent.
Exécutez le reste du code pour visualiser les données.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()

Modifier et exécuter le code