Importação de diferentes tipos de dados
O arquivo seaslug.txt
- tem um cabeçalho de texto, que consiste em strings
- é delimitado por tabulação.
Esses dados consistem na porcentagem de larvas de lesmas-do-mar que se metamorfosearam em um determinado período. Leia mais aqui.
Devido ao cabeçalho, se você tentar importar desse jeito,
o np.loadtxt() do Python daria um ValueError e retornaria
a mensagem could not convert string to float. Existem
duas maneiras de lidar com isso: primeiro, você pode definir o tipo de dados
do argumento dtype igual a str (para string).
Como alternativa, você pode pular a primeira linha, como vimos antes,
usando o argumento skiprows.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à importação de dados em Python
Instruções do exercício
- Complete a primeira chamada de
np.loadtxt()passandofilecomo o primeiro argumento. - Execute
print(data[0])para imprimir o primeiro elemento dedata. - Conclua a segunda chamada de
np.loadtxt(). Ofileque você está importando é delimitado por tabulação, o tipo de dados éfloate você vai ignorar a primeira linha. - Imprima o 10º elemento de
data_floatcompletando o comandoprint(). Você deve se orientar pela chamada anterior deprint(). - Execute o restante do código para visualizar os dados.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()