Numpy: Carga de datos

#Primero importo numpy

import numpy as np

#Ahora, inserto la url del gist
ulr = ('https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/9be09de793dc3bf1e6c3d98eb4e5b1ef/raw/21b85572693200040e11284ef6dcfc3457ec8e11/citrus.csv')

#Para ver los datos, selecciono el rango de los mismos

datos_naranjas = np.loadtxt(url, delimiter=',',usecols = np.arange(1,6,1))

datos_narajas #ejecuto la función

#resultado

array([[ 1.2013,  2.2013,  3.2013,  4.2013,  5.2013],
       [79.72  , 81.08  , 79.68  , 79.8   , 80.63  ],
       [42.67  , 44.37  , 44.73  , 46.75  ,     nan],
       [62.55  , 62.73  , 63.43  , 63.83  , 66.06  ],
       [48.26  , 51.01  , 50.91  , 53.94  , 61.27  ],
       [71.25  , 71.35  , 70.9   , 71.92  , 72.91  ]])
       
#Ahora para ver más organizado, utilizo la herramienta Transpose

datos_naranjas.T

#resultado 

array([[ 1.2013, 79.72  , 42.67  , 62.55  , 48.26  , 71.25  ],
       [ 2.2013, 81.08  , 44.37  , 62.73  , 51.01  , 71.35  ],
       [ 3.2013, 79.68  , 44.73  , 63.43  , 50.91  , 70.9   ],
       [ 4.2013, 79.8   , 46.75  , 63.83  , 53.94  , 71.92  ],
       [ 5.2013, 80.63  ,     nan, 66.06  , 61.27  , 72.91  ]])