我有13个扩展名为.Las的文件。每个都有80列和18万行。
我需要一个接一个地依次读取我的文件:第一个,然后是第二个,依此类推。
接下来是我的脚本,我在其中处理文件中的数据。
最后,程序必须将数据输出到具有相同扩展名的文件。
提前感谢您的回复!!!
cols = ['IK05', 'IK20', 'DA20', 'LLS', 'LLD', 'STP']
data = pd.read_table("data/1.las", delim_whitespace = True,na_values = '-999.25', index_col=False)
ndata = data.STP_AX.as_matrix(columns=None)
nstop = 1
stop = 1
for i in range(len(ndata)):
if(ndata[i]>0.1):
stop = 0
ndata[i] = nstop
else:
if(stop == 0):
stop = 1
nstop = nstop + 1
nstop
data.STP = ndata
data.STP = ndata
df = data[cols]
df1 = df.groupby('STP')
df1.head()
dfp = pd.DataFrame()
for name, group in df1:
df1 = df.groupby('STP')
df1.head()
dfp = pd.DataFrame() 对于名称,df1中的组: #PRINT(名称) #PRINT(组) K,P = stats.mstats.normaltest(组[5:-5]) #PRINT(p)的 dfp [name] = p
答案 0 :(得分:0)
假设您不想为每个文件名创建变量,请将它们全部写入dict中,我将使用3个文件作为示例 -
d = ["file1.las", "file2.las", "file3.las"]
假设您的输出文件为output.Las
使用w+
打开文件,允许编写和附加文件
output = open("output.las", 'w+')
现在,您可以使用for
循环打开每个文件,处理它然后将数据输出到输出文件
for i in d:
file = open(i, 'r')
contents = file.read()
*your processing here*
output.write(processedData)
file.close()
最后,您可能希望关闭输出文件:
output.close()