使用Python

Question

我有一个.csv文件，里面填充了现场传感器的观察结果。传感器以毫米为单位写入数据，我需要将其作为米导入另一个应用程序。我的想法是使用Python和可能的熊猫： 1.将.csv作为数据帧读入 2.找到我需要修改的数据的标题（将每个实际值除以1000） 3.将所选列中的每个值除以1000，将其转换为米 4.将生成的更新文件写入磁盘

目标：我需要修改所有值，但标题中包含“rad”的标题除外。

这是数据的样子：

这是我到目前为止所做的：

1. 将数据读入数据帧：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   delta_df = pd.read_csv('SAAF_121581_67_500.dat',index_col=False)
   

2. 过滤掉我不想触摸的所有数据：

   delta_df.filter(like='rad', axis=1)
   

这是我卡住的地方，因为我无法将数据帧过滤到

not like = 'rad'

我该怎么做？

Answer 1

如果您发布数据帧而不是图像，则更容易，因为图像不可再现。 您可以使用dataframe.filter来保留包含'rad'

的所有列

delta_df = delta_df.select(lambda x: re.search('rad', x), axis=1)

如果您尝试删除包含'rad'的所有列，请使用

delta_df = delta_df.select(lambda x: not re.search('rad', x), axis=1)

没有正则表达式的替代解决方案：

df.filter(like='rad',axis=1)

编辑： 给定数据帧包含rad并且不包含这样的

df_norad = df.select(lambda x: not re.search('rad', x), axis=1)

df_rad = df.select(lambda x: re.search('rad', x), axis=1)

您可以将df_norad df的值转换为米，然后将其与df_rad合并

merged = pd.concat([df_norad, df_rad], axis = 1)

您可以使用to_csv

将合并的数据帧转换为csv

merged.to_csv('yourfilename.csv')

Answer 2

在我的脑海中，我相信你可以做到这样的事情：

delta_df.filter(regex='^rad', axis=1)

我们使用regex参数而不是like参数（** note regex和like是互斥的）。

实际正则表达式选择不匹配'^'运算符后的所有内容。

同样，我没有设置环境来测试这个，但我希望这足以激发这个想法。