# 提取出所有站点号 (sta, slo, sla, slev1) = np.loadtxt(r'F:\extreme_pr\172_1.csv', skiprows=0, delimiter=',', unpack=True) print(sta) # 列出文件夹中的所有文件 folder_path = r'F:\extreme_pr\08_20_result_merge' files = os.listdir(folder_path) #print(files) # 筛选出包含站点名的文件名 for file_name in files: for site_name in str(sta): if site_name in file_name: print(file_name) break 提取失败

根据你提供的代码，我看到你是想从文件名中提取包含站点号的文件名。但是，你的代码中有一些问题。首先，str(sta)会将所有站点号转化为一个字符串，这不是你想要的结果。其次，你的代码并没有考虑到站点号的格式，可能会导致错误的匹配。

你可以尝试以下代码：

import os
import re

# 从csv文件中读取站点号
sta, slo, sla, slev1 = np.loadtxt(r'F:\extreme_pr\172_1.csv', skiprows=0, delimiter=',', unpack=True)

# 将站点号转换为字符串列表
sta_str = [str(int(s)).zfill(3) for s in sta]

# 列出文件夹中的所有文件
folder_path = r'F:\extreme_pr\08_20_result_merge'
files = os.listdir(folder_path)

# 筛选出包含站点名的文件名
for file_name in files:
    for site_name in sta_str:
        if re.search(site_name, file_name):
            print(file_name)
            break

这段代码首先将站点号转换为3位数的字符串，并存储在一个列表中。然后，使用正则表达式在文件名中搜索站点号，避免了你在代码中遇到的问题。

相关问题

def initial_profile(self): """Initialize bins of profile """ self.read_rfdep() if exists(self.cpara.stack_sta_list): self.stations = Station(self.cpara.stack_sta_list) if self.cpara.adaptive: if not exists(self.cpara.stack_sta_list): raise ValueError('Adaptive binning depends on existence of {} order by stations'.format( self.cpara.stack_sta_list)) lat, lon, self.profile_range = create_center_bin_profile(self.stations, self.cpara.slide_val) self.bin_loca = np.vstack((lat, lon)).T else: self.bin_loca, self.profile_range = init_profile(*self.cpara.line, self.cpara.slide_val) self.fzone = bin_shape(self.cpara) self._get_sta() self._select_sta() 解释这段代码的意思

这段代码是一个类的方法，名为"initial_profile"。它用于初始化一个profile的bins（箱子）。

首先，它调用了"read_rfdep"方法，该方法用于读取一些数据。

然后，它检查变量self.cpara.stack_sta_list所指定的文件是否存在。如果存在，它会创建一个Station对象，该对象根据stack_sta_list中的数据进行初始化。

接下来的if语句判断self.cpara.adaptive是否为True。如果是True，则进入if语句块。

在if语句块中，它首先检查self.cpara.stack_sta_list文件是否存在。如果不存在，则抛出一个ValueError异常，提示"Adaptive binning depends on existence of {} order by stations"。

然后，它调用"create_center_bin_profile"方法，传入stations对象和self.cpara.slide_val作为参数。该方法根据stations和slide_val创建一个中心位置的bin profile，并返回经度、纬度和profile的范围。

接下来，它将经度和纬度组成一个二维数组bin_loca，并将其转置。然后，它将bin_loca和profile的范围分别赋值给self.bin_loca和self.profile_range。

接着，它调用"bin_shape"方法，传入self.cpara作为参数，用于确定bin的形状，并将结果赋值给self.fzone。

最后，它依次调用"_get_sta"和"_select_sta"方法，这两个方法可能是用于获取和选择站点的操作。

data=pd.read_csv(indir,header=None,names=['sta','year','mon','day','prep'],delimiter='\s+')#,names=['sta','year','mon','day','prep'] #year= data.iloc[:,1] #mon = data.iloc[:,2] pr = data.iloc[:,4] subyrs=list(set(data.iloc[:,1]))这段代码是干什么的

这段代码是用来读取一个以空格为分隔符的csv文件，并将其存储为一个名为data的pandas DataFrame对象。其中，indir表示文件路径，header=None表示文件中没有列名，names=['sta','year','mon','day','prep']表示指定列名为'sta','year','mon','day','prep'，delimiter='\s+'表示指定空格为分隔符。
接下来的代码用于将data中的某些列提取出来，并进行处理。pr = data.iloc[:,4]表示提取数据框data的第5列赋值给变量pr。subyrs=list(set(data.iloc[:,1]))表示提取数据框data的第2列去重后转换为列表并赋值给变量subyrs。