Anfangsschwierigkeiten in iPython & Numpy

OP #3974075
Hi Leute,

ich bin Beginner in Ipython samt Numpy etc. Ich möchte gerne eine 
Messreihe in ein Array speichern. Die .csv Datei besteht sowohl aus 
Strings als auch aus ints und floats. Und die Spalten besitzen keinen 
festen Wert (es sind also nicht in jeder Reihe dieselbe Anzahl an 
Spalten vorhanden. Manche Spalten sind leer).

Mittlerweile bin ich mit meinem Latein am Ende, so dass ich blind 
probiere (ebenfalls erfolglos). Im Anhang findet ihr die .csv Datei 
sowie mein aktuelles Notebook.

Für diejenigen, die es nicht herunterladen wollen:

T_amb=np.genfromtxt("Config1_10W.csv", delimiter=',', 
skip_header=11,skip_footer=0,usecols=0,dtype=int)

Ich möchte zunächst nur die erste Spalte einlesen, beginnend von Reihe 
12.

PS: Auch dtype=None führt nicht zum gewünschten Ergebnis.

Hat jemand eine Idee?
Angehängte Dateien:
OP
Hi,
ich schrieb:
> al3ko -.- schrieb:
>> Und die Spalten besitzen keinen
>> festen Wert (es sind also nicht in jeder Reihe dieselbe Anzahl an
>> Spalten vorhanden. Manche Spalten sind leer).
>
> wo denn z.b.?

im Anhang, wie es in Excel aussieht:

Reihe 1: Strings/Zahlen in Spalte 1&2 - die restlichen Spalten sind leer
Reihe 2: Strings/Zahlen in Spalte 1&2 - die restlichen Spalten sind leer
Reihe 3: Strings/Zahlen in Spalte 1&2 - die restlichen Spalten sind leer
Reihe 4: Strings/Zahlen in Spalte 1&2 - die restlichen Spalten sind leer
Reihe 5: Strings/Zahlen in Spalte 1-8 - die restlichen Spalten sind leer
Reihe 6: Strings/Zahlen in Spalte 1&2 - die restlichen Spalten sind leer
Reihe 7: Strings/Zahlen in Spalte 1&14 - die restlichen Spalten sind 
leer

usw.

Gruß
Angehängte Dateien:
Hallo,

das Problem ist nicht die wechselnde Spaltenanzahl (denn nach den ersten 
11 Zeilen die du ja überspringst ist sie konstant 6), sondern, dass die 
Datei einen Unicode Zeichensatz verwendet und np.genfromtxt() scheinbar 
nicht gut damit umgehen kann.

Nachdem ich die Datei zu ASCII konvertiert habe (Notepad++ -> Encoding 
-> Encode as ASCII -> Speichern) ging das Einlesen problemlos mit

data = np.genfromtxt(fname, delimiter = ',', skip_header = 11)

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