Discussion :

[Andromedae]

Bonjour,

Je me permets de créer ce post car j'ai quelques petits problèmes suite à la création d'une table Numpy et d'affichage ou de tri de certaines parties.
J'ai un fichier csv qui se compose de la façon suivante :

Ra;Dec;ID;Main_ID;coo_bibcode;Sp_Type;nbref
280.53827;7.58162;CoRoT 105733033;CoRoT 105733033;2012A&A...540A.117C;A5V;4
280.66712083333334;6.219158333333334;2MASS J18424010+0613088;CoRoT-22;2003yCat.1289....0Z;G8V;3
280.66712083333334;6.219158333333334;UCAC2 33979419;CoRoT-22;2003yCat.1289....0Z;G8V;3
280.66712083333334;6.219158333333334;UCAC3 193-192420;CoRoT-22;2003yCat.1289....0Z;G8V;3
280.66712083333334;6.219158333333334;CoRoT-22;CoRoT-22;2003yCat.1289....0Z;G8V;3
280.66712083333334;6.219158333333334;CoRoT 105819653;CoRoT-22;2003yCat.1289....0Z;G8V;3
280.66712083333334;6.219158333333334;USNO-A2.0 0900-13496507;CoRoT-22;2003yCat.1289....0Z;G8V;3
280.1108333333333;7.755;CoRoT 105452757;CoRoT 105452757;2013A&A...550A.120S;M4I;1
280.1116666666667;7.655;CoRoT 105453385;CoRoT 105453385;2013A&A...550A.120S;K5I;1
280.1129166666667;7.7775;CoRoT 105454104;CoRoT 105454104;2013A&A...550A.120S;F8I;1
280.1145833333333;7.695;CoRoT 105455169;CoRoT 105455169;2013A&A...550A.120S;K2I;1
280.1154166666667;6.403333333333333;CoRoT 105455867;CoRoT 105455867;2013A&A...550A.120S;K4I;1

etc ... (J'ai environ 2050 lignes de données astronomiques).

Je cherche à rentrer ces données dans une table, puis à supprimer toutes les lignes dont l'identifiant CoRot xxxx <= 100000.

Voici mon code actuel :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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########	PROJET PYTHON MASTER 2 ASTROPHYSIQUE	########
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# Importation de la librairie numpy
import numpy as np 
 
#Lecture du fichier corot-resultat.csv et importation vers un numpy array
#Indexation de chaque colonne avec le nom + type
#skip_header=1 permet de sauter la 1ere ligne de header
 
data = np.genfromtxt("corot-resultat.csv", delimiter=';', 
		      dtype = [('Ra', float), ('Dec', float), ('ID', object), ('Main_ID', object), ('coo_bibcode', object), ('Sp_Type', object), ('nbref', int)],
		      skip_header=1)
 
 
print data	 #Affiche toutes les lignes de corot-resultat.csv

Est-ce déjà la bonne méthode pour débuter ?

Si oui, je pense que la suite devrait-être quelque chose du genre (syntaxe pas du tout juste, mais c'est pour donner mon idée) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for each lines in data
       if lenght ('Main_ID' => 12)
              print line
       else (passer à la ligne suivante)

Si je pouvais avoir quelques idées, suggestions, coup de pouce, je vous en serais gré

SInon Noyeux Joel à tous !

[plumecoq]

Bonjour,

Étant donné que les types de tes données ne sont pas homogènes (*), à priori c'est la bonne manière de faire (voir par exemple : https://www.logilab.org/blogentry/196325 ).

Je ne connais pas bien, mais comme suggéré à la fin du lien précédent, Pandas semble être aussi adapté à tes besoins (voir par exemple : http://sametmax.com/le-pandas-cest-bon-mangez-en/)

Jérome

(*) si elles l'étaient, j'aurais suggéré d'utiliser des masques sur des tableaux numpy à 2 dimensions.