Question

我是蟒蛇和熊猫的菜鸟，但我希望尽我所能在这里学习，如果我犯了任何错误，请原谅我。

我需要帮助。我的目标是在25414长列表中绘制包含多个绘图数据的csv数据。为了做到这一点，我需要确定哪个Plot编号和哪些数据（Plot Data）从csv文件转到Plot Number（即Heading）。之后我将使用Matplotlib和Numpy绘制所有图形，共享相同的轴，如图所示。 Plot image sample

1.我有一个传感器生成的csv文件，格式如下： -

原始数据= 8790203
- 8790 = Plot Number（pandas dataframe header）
- 203 =绘图数据（绘图数据）

csv中的数据长达25414。 Click here to download csv raw data.....

目标清单结果：

[Plot Number]    [Plot Data]
8790             203
8790             205
8790             210
8791             060
8791             065
8791             090

我使用PANDAS的原因是因为它很快。我已经尝试过这段代码来切片数据但需要永远完成（由于错误或切片效率低，我不确定）。

for x in range(0,len(factor),+1):
y = factor.iloc[x]
PlotNum = y[:4]
PlotData = y[5:]

谢谢。

Answer 1

使用read_fwf并将列宽传递给参数file_get_contents("http://localhost:8080/test.php"); $receivedCookies = array(); $headerCount = count($http_response_header); for($i = 0; $i < $headerCount; $i++){ if(strpos($http_response_header[$i], "Set-Cookie") !== false){ $receivedCookies[] = $http_response_header[$i]; } } var_dump($receivedCookies);，设置widths并传递所需列名称的列表：

header=None

Answer 2

为了高效优化使用read_csv，请使用算术分割数字和数据：

In [10]: df=pd.read_csv('trace_ff_ID(360).csv',header=None)

In [11]: df2=pd.DataFrame({'Plot Number':df[0]//1000,'Plot Data':df[0]%1000})

整个过程需要100毫秒。

PANDAS：如何pd.read_csv并将7位整数分成4乘3整数？

2 个答案: