Чтение файла ASCII с необычным форматированием в Python - PullRequest
Новая
       40

Чтение файла ASCII с необычным форматированием в Python

0 голосов
/ 27 мая 2020

Я никогда не работал с импортом данных из файла ASCII, и я заметил, что разные файлы ASCII имеют разные форматы, поэтому попытка найти общее решение, которое работает для любого формата, оказалась для меня сложной задачей.

У меня есть файл .dat (ASCII), который мне нужно прочитать и извлечь переменные ( см. Фрагмент txt в конце вопроса ). Ниже приведен код из разных попыток (разделенных ###), когда я пытался выяснить, как читать данные. 

f_41 = open(fileRS41, 'r')
data_41 = f_41.read()
for line in data_41:
    print(repr(line))
data_41.close()

############################

f = open(fileRS41, 'r')

# Read and ignore header lines
header1 = f.readline()
header2 = f.readline()
header3 = f.readline()

# Loop over lines and extract variables of interest
for line in f:
    line = line.strip()
    columns = line.split()
    name = columns[1] # Not sure what the different numbers do but this was code from another solution
    j = float(columns[1]) # ERROR: string can't be converted to float
    print(name, j)
f.close()

############################
from astropy.io import ascii
data = ascii.read(f_41, guess=False)  
print(data) 
############################
x = np.genfromtxt(f_41, dtype=None)

Другой вариант - сначала преобразовать его в файл CSV, а затем использовать Pandas работать с ним. Однако, когда я конвертирую, имена переменных импортируются как столбцы, расположенные друг над другом, вместо одного имени переменной для соответствующего столбца. 

# convert ASCII to CSV
f = open(file, 'r')
lines = f.readlines()

with open("FILEOUT.csv", 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for l in lines:
        asdf = l.split()
        writer.writerow(asdf)
print("out?")

.dat файл, соответствующий образец: 

Generated by Rfunction:  Get.mw41.edt.func2 
============> Radisonde_info:
RS_type:        RS41-SGP
RS_config:      -32768
RS_serialnum:   R3340183
RS_freq:        403
RS__windtype:   ccGPS
=============> Station_info:
Station:        HUBV_RS41SGP
Latitude:       39.0563
Longitude:      -76.8755
Altitude:       52.3
SW version:     MW41 2.15.0
Start time:     2020-01-23 06:46:41
=============> Variables & units - Vaisala EDT
NA_numeric value:  -9999
NA_string:  xx or NA
-----------------------------
      Variable       Unit
          time        sec
            xx         NA
            Ta          K
            RH          %
       v(S->N)        m/s
       u(E->W)        m/s
        Height          m
         press        hPa
            Td          K
            MR       g/Kg
            DD        dgr
            FF        m/s
    Ascend_FLG  (0-N,1-Y)
            xx         NA
            xx         NA
           Lon        dgr
           Lat        dgr
            xx         NA
            xx         NA
            xx         NA
=============> Data:
   0.00  -9999.    268.37    85.00      0.00      0.00         52.3   1023.19    266.24     2.22       0.00      0.00 1  -9999.  -9999.   -76.8755    39.0563  -9999.  -9999.  -9999.
   0.81  -9999.    268.46    83.38      0.46      0.86         54.5   1022.90    266.08     2.19     241.86      0.98 1  -9999.  -9999.   -76.8757    39.0564  -9999.  -9999.  -9999.

1 Ответ

0 голосов
/ 29 мая 2020

Я нашел одно работающее решение, но я хотел бы избежать жесткого кодирования заголовков столбцов и иметь возможность читать их непосредственно из файла ASCII: 

# set the directory for data files
fileRS41 = 'filename.dat'

# load text from .dat files
f41 = np.loadtxt(fileRS41, skiprows = 40)

# create column names for variables
c = ['time' , 'xx0', 'temp', 'RH', 'v(S_N)', 'u(E_W)', 'height', 'pressure', 'Td', 'mixingratio', 'DD', 'FF', 'Ascend_FLG', 'xx1', 'xx2', 'lon', 'lat', 'xx3', 'xx4', 'xx5']

# skip columns when reading in file and converting to dataFrame
skip = ['xx0', 'DD', 'FF', 'Ascend_FLG', 'xx1', 'xx2', 'xx3', 'xx4', 'xx5']

# convert to Pandas Dataframe
df_f41 = pd.DataFrame.from_records(f41, exclude=skip, columns = c)
...