关于python：将具有二进制数据的多个.dat文件转换为具有相同文件名的.csv

Converting multiple .dat files with binary data to .csv with same file name

Error description 我有一个文件夹，其中包含带有二进制数据的.dat文件，我想用与.dat文件相同的名称解析并写入.csv文件。我可以取一个.dat文件，并将其转换为相应的.csv文件，并将其转换为我需要的文件夹。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

import numpy as np
import pandas as pd
raw_file= '/home/targetfolder/channel1.dat'
with open(raw_file,"rb") as f:

raw_data = np.fromstring(f.read(), dtype=np.float32)
comb_np_array = np.vstack(raw_data)
big_frame = pd.DataFrame(comb_np_array)
big_frame.to_csv("/home/destinationfolder/channel1.csv")

f.close()

输出文件名.csv0至47.4188671，-47.4438282，-47.44453113，-47.47382814，-47.41938715，-47.42222216，-47.4193878

下面是我执行相同操作的链接：python：如何将*.dat文件保存为*.csv文件到新文件夹

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

import csv
from os import listdir
from os.path import isfile, join, splitext

dat_folder ="/home/nri/"
csv_folder ="/home/nri/tmp/"

onlyfilenames = [f for f in listdir(dat_folder) if
isfile(join(dat_folder,f))]
for fullfilename in onlyfilenames:
file_name, file_extension = splitext(fullfilename)
if file_extension ==".dat":
inputfile=dat_folder + fullfilename
with open(inputfile,"rb") as f:

inputfile = np.fromstring(f.read(), dtype=np.float32)
comb_np_array = np.vstack(raw_data)
n = pd.DataFrame(comb_np_array)

with open(join(csv_folder, file_name +".csv"),"w",
newline='') as f:
writer = csv.writer(f,lineterminator='
')
for row in range(len(n)):
writer.writerows(n)

号

但上面给出了一个错误："需要序列"。请告诉我怎样才能达到预期的效果。

相关讨论

您正在迭代len(n)，但每次都在写n。

1 2	for row in range(len(n)): writer.writerows(n)

WriteRows接受序列序列，但您正在传递一个数据帧，并期望编写器对其进行迭代，但在您的情况下，数据帧不是序列(python 2？)这是你检查这个的方法。

1
2
3

>>> import collections
>>> isinstance(big_frame, collections.Sequence)
False

号

您将需要迭代数据帧并写入单元，

1 2	for i, row in big_frame.iterrows(): writer.writerow([i, row[0]]) # 0 is the col name here