with open('my_file.csv', 'w') as f: [f.write('{0},{1}\n'.format(key, value)) for key, value in my_dict.items()]解释这段代码
时间: 2024-05-28 18:15:33 浏览: 23
这段代码是将一个Python字典(my_dict)中的键值对写入到一个CSV文件(my_file.csv)中。用with open()语句打开文件,使用 w 模式以写入方式打开文件。使用字典的 items() 函数来获取键值对,然后使用字符串格式化输出将它们写入文件中。具体来说, {0},{1}\n 表示将第一个参数(key)和第二个参数(value)写入到csv中的两个列,并且以逗号分隔。最后加上换行符,表示写入一行后,换行到下一行继续写入。
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print(f"Error converting {file_path}: {e}") def batch_convert_encoding(directory, from_encoding, to_encoding): for root, dirs, files in os.walk(directory): for file in files: file_path = os.path.join(root, file) convert_encoding(file_path, from_encoding, to_encoding) # 使用示例 batch_convert_encoding("./mydir", 'gb2312', 'utf-8') os.chdir("./mydir") extension = 'csv' # 读取csv文件列表,并过滤掉不想要的文件 all_filenames = [] for f in glob.glob('*.{}'.format(extension)): if f.endswith('FFDEV.csv'): continue all_filenames.append(f) # 在列表中合并所有文件 combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames]) # 导出 csv # print(combined_csv) combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False, encoding='utf-8') print(combined_csv)
你的代码有一些错误,我来帮你修正一下:
```python
import os
import codecs
import glob
import pandas as pd
def convert_encoding(file_path, from_encoding, to_encoding):
try:
with codecs.open(file_path, 'r', encoding=from_encoding) as file:
content = file.read()
with codecs.open(file_path, 'w', encoding=to_encoding) as file:
file.write(content)
except Exception as e:
print(f"Error converting {file_path}: {e}")
def batch_convert_encoding(directory, from_encoding, to_encoding):
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for file in files:
file_path = os.path.join(root, file)
convert_encoding(file_path, from_encoding, to_encoding)
# 指定源文件夹路径和编码转换的目标编码
source_folder = "./mydir"
target_encoding = "utf-8"
# 批量将编码从 GB2312 转换为 UTF-8
batch_convert_encoding(source_folder, 'gb2312', target_encoding)
# 读取 csv 文件列表,并过滤掉不想要的文件
extension = 'csv'
all_filenames = []
for f in glob.glob(os.path.join(source_folder, '*.{}'.format(extension))):
if f.endswith('FFDEV.csv'):
continue
all_filenames.append(f)
# 在列表中合并所有文件
combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames])
# 导出合并后的 csv
combined_csv.to_csv("combined_csv.csv", index=False, encoding=target_encoding)
print(combined_csv)
```
在上述代码中,我添加了一个名为 `convert_encoding` 的函数,用于将单个文件的编码从 GB2312 转换为 UTF-8。然后,我修改了 `batch_convert_encoding` 函数,用于批量转换指定文件夹下所有文件的编码。最后,我将您的代码放在了合适的位置,并进行了一些修正。
请确保将 `"./mydir"` 替换为您的源文件夹路径,并根据需要修改其他变量和参数。这段代码将先批量将文件夹中的文件编码从 GB2312 转换为 UTF-8,然后读取 CSV 文件列表并合并为一个 DataFrame,最后将合并后的结果导出为一个名为 "combined_csv.csv" 的 CSV 文件。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)
这段代码的主要功能是将数据集中的图像像素值从 ASCII 码转换为无符号 8 位二进制格式,并保存到新文件中,同时生成训练集标签列表。
代码首先定义了一个数据路径列表 `set_list` 和一个数据子集大小列表 `size_list`。然后通过循环遍历每个数据子集,对每个子集执行以下操作:
1. 定义了一个输出文件路径 `output_file`,并创建一个空文件;
2. 读取输入文件 `input_file`,遍历每个图像像素值,并将其转换为无符号 8 位二进制格式;
3. 将转换后的图像像素值写入输出文件中;
4. 遍历完成后,输出文件中将包含整个数据子集的所有图像像素值。
注意,代码中的 `data_folder` 变量指定了数据集所在的文件夹路径。
另外,代码的最后还生成了训练集标签列表。具体来说,代码读取训练集文件 `train.txt`,提取其中的标签信息,并将标签保存到一个 CSV 文件 `train_label.csv` 中,以供后续的模型训练使用。