Question

我有一个包含一堆dbf文件的文件夹，我想将其转换为csv。我尝试使用代码只是将扩展名从.dbf更改为.csv，这些文件在我使用Excel时打开正常，但是当我在熊猫中打开它们时它们看起来像这样：

                                                s\t�
0                                                NaN
1            1       176 1.58400000000e+005-3.385...

这不是我想要的，这些字符不会出现在真实文件中我应该如何正确读取dbf文件？

Answer 1

在线查看，有以下几种选择：

使用simpledbf：

dbf = Dbf5('fake_file_name.dbf')
df = dbf.to_dataframe()

从要点调整：

import pysal as ps

def dbf2DF(dbfile, upper=True):
    "Read dbf file and return pandas DataFrame"
    with ps.open(dbfile) as db:  # I suspect just using open will work too
        df = pd.DataFrame({col: db.by_col(col) for col in db.header})
        if upper == True: 
           df.columns = map(str.upper, db.header) 
        return df

Answer 2

使用my dbf library您可以执行以下操作：

import sys
import dbf
for arg in sys.argv[1:]:
    dbf.export(arg)

将创建与每个dbf文件同名的.csv文件。如果将该代码放入名为dbf2csv.py的脚本中，则可以将其称为

python dbf2csv.py dbfname dbf2name dbf3name ...

Answer 3

编辑＃2：

可以使用dbfread逐行读取dbf文件，而无需转换为csv（只需使用pip install dbfread安装）：

>>> from dbfread import DBF
>>> for row in DBF('southamerica_adm0.dbf'):
...     print row
... 
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'ARGENTINA')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'BOLIVIA')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'BRASIL')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'CHILE')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'COLOMBIA')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'ECUADOR')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'GUYANA')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'GUYANE')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'PARAGUAY')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'PERU')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'SURINAME')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'U.K.')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'URUGUAY')])
OrderedDict([(u'COUNTRY', u'VENEZUELA')])

我更新的参考资料：

官方项目网站：http://pandas.pydata.org

官方文件：http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/

dbfread：https://pypi.python.org/pypi/dbfread/2.0.6

geopandas：http://geopandas.org/

<{> shp and dbf与geopandas：https://gis.stackexchange.com/questions/129414/only-read-specific-attribute-columns-of-a-shapefile-with-geopandas-fiona

Answer 4

这是我多年来一直使用的解决方案。我有一个Python 2.7的解决方案和一个Python 3.5的解决方案（可能也是3.6）。

Python 2.7：

import csv
from dbfpy import dbf

def dbf_to_csv(out_table):#Input a dbf, output a csv
    csv_fn = out_table[:-4]+ ".csv" #Set the table as .csv format
    with open(csv_fn,'wb') as csvfile: #Create a csv file and write contents from dbf
        in_db = dbf.Dbf(out_table)
        out_csv = csv.writer(csvfile)
        names = []
        for field in in_db.header.fields: #Write headers
            names.append(field.name)
        out_csv.writerow(names)
        for rec in in_db: #Write records
            out_csv.writerow(rec.fieldData)
        in_db.close()
    return csv_fn

Python 3.5：

import csv
from dbfread import DBF

def dbf_to_csv(dbf_table_pth):#Input a dbf, output a csv, same name, same path, except extension
    csv_fn = dbf_table_pth[:-4]+ ".csv" #Set the csv file name
    table = DBF(dbf_table_pth)# table variable is a DBF object
    with open(csv_fn, 'w', newline = '') as f:# create a csv file, fill it with dbf content
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(table.field_names)# write the column name
        for record in table:# write the rows
            writer.writerow(list(record.values()))
    return csv_fn# return the csv name

您可以从pip install获取dbfpy和dbfread。

在python中将dbf转换为csv的方法？

4 个答案: