Question

我有一个装满csvs的文件夹。所有的csv都有一列。它们都代表3类信号样本A，B和C（总共240个/每个信号80个）。我正在开发一个SVM模型，该模型能够读取该文件夹中的所有文件，因为数据没有长度。我正在考虑将每个文件的10000行传递给模型。我的问题是，我如何拥有一个如下所示的阅读器？

 signal_data[1][:10000]

上面的行表示文件号1，最多10000行。就像将我所有的csv放在csvs列表中一样

因此对于信号部分，我可以执行以下操作：

for i in range(len(signal_data)):
coef, freq=pywt.cwt(signal_data[i][:10000], scales, 'morl')
features =np.vstack([features, pca.fit_transform(coef).flatten()])

Answer 1

我通过将我阅读过的所有csv串联在一起（用于列出功能）来做到这一点。但是还有很多其他方法可以做到这一点。我认为它的时间更长，但这里是我的解决方案：

path =r'C:\KingP\myfolder' # use your path
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv")
frame = pd.DataFrame()
list_ = []
for file_ in allFiles:
   df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0)
   list_.append(df)
frame = pd.concat(list_)

然后换位，并用于整体功能：

frame= frame.values.T.tolist()

用于读取的csv容器

1 个答案: