for root, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: if file.endswith('.csv'): # 读取csv文件并将其合并到数据框中 filepath = os.path.join(root, file) csv = pd.read_csv(filepath, encoding='GBK') df = df.append(csv, ignore_index=True)代码怎么加速

在处理大量数据时，可以通过以下几种方式来加速这段代码：

1. 使用多线程或多进程加速读取csv文件的过程。可以使用Python内置的`multiprocessing`模块或第三方库`dask`来实现。

2. 将读取的csv文件转换为二进制格式（如`feather`、`parquet`等），再进行读取。这种方式可以减少IO操作的时间，从而提高读取速度。

3. 对读取到的csv文件进行预处理，如去除不需要的列、转换数据类型等，可以减少后续操作的时间复杂度。

4. 对于较大的csv文件，可以将其切分为多个小文件进行处理，再将结果合并。这种方式可以充分利用多核CPU的并行处理能力。

5. 使用更快的csv文件读取库，如`pandas`的`read_csv()`方法在读取大文件时速度较慢，可以使用`read_csv()`的加速库`cudf`或`dask`的`read_csv()`方法来提高读取速度。

相关问题

df = pd.read_csv(os.path.join(sub_root, file))报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 6: invalid start byte

这个错误通常意味着您的 CSV 文件使用了其他编码方式（例如 GBK），而不是 UTF-8。您可以尝试指定文件编码方式来解决这个问题。以下是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 初始化计数器
total_rows = 0

# 遍历所有文件夹和文件
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
    for dir in dirs:
        # 如果子文件夹还有子子文件夹
        for sub_root, sub_dirs, sub_files in os.walk(os.path.join(root, dir)):
            for file in sub_files:
                # 如果文件是 CSV 文件
                if file.endswith(".csv"):
                    # 读取 CSV 文件，并指定编码方式
                    df = pd.read_csv(os.path.join(sub_root, file), encoding='GBK')
                    rows = df.shape[0]
                    # 将行数加到计数器中
                    total_rows += rows

# 输出结果
print("总行数为：", total_rows)

请将 `/path/to/folder` 替换为您的文件夹路径。这个代码会遍历所有的子文件夹和 CSV 文件，并使用 pandas 库读取 CSV 文件并指定编码方式（例如 GBK），然后统计行数并加到计数器中，最后输出总行数。

wavelet_df.loc[i] = energy_values发生报错：发生异常: ValueError cannot set a row with mismatched columns File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/binzcsv+feature.py", line 150, in <module> wavelet_df.loc[i] = energy_values ~~~~~~~~~~~~~~^^^ ValueError: cannot set a row with mismatched columns

这个报错是因为在设置`wavelet_df.loc[i]`的时候，`energy_values`的长度与DataFrame的列数不匹配。可能是因为`energy_values`的长度与窗口数量不一致导致的。请确保`energy_values`的长度与窗口数量相同，并且DataFrame的列数已经正确初始化。你可以尝试以下修改：

import os
import struct
import pandas as pd
import numpy as np
import pywt

# 定义窗口大小和步长
window_size = 100
step_size = 50

# 获取当前目录路径
current_dir = os.getcwd()

# 创建原始csv目录
raw_csv_dir = os.path.join(current_dir, '原始csv')
if not os.path.exists(raw_csv_dir):
    os.makedirs(raw_csv_dir)

# 创建时频域特征csv目录
feature_csv_dir = os.path.join(current_dir, '时频域特征csv目录')
if not os.path.exists(feature_csv_dir):
    os.makedirs(feature_csv_dir)

def read_bin_file(file_path):
    # 打开bin文件并读取数据
    with open(file_path, 'rb') as f:
        data = f.read()
    return data

def convert_to_float(data):
    # 将每8个字节转为浮点数
    floats = []
    for i in range(0, len(data), 8):
        float_val = struct.unpack('f', data[i:i+4])[0]
        floats.append(float_val)
    return floats

def calculate_statistics(window_data):
    # 计算统计指标和时频域参数
    mean_value = np.mean(window_data)
    var_value = np.var(window_data)
    rms_value = np.sqrt(np.mean(np.square(window_data)))
    skewness = pd.Series(window_data).skew()
    kurtosis = pd.Series(window_data).kurt()
    crest_factor = np.max(np.abs(window_data)) / rms_value
    peak_factor = np.max(window_data) / rms_value
    impulse_factor = np.max(np.abs(window_data)) / np.mean(np.abs(window_data))
    margin_factor = np.max(np.abs(window_data)) / np.std(window_data)
    return mean_value, var_value, rms_value, skewness, kurtosis, crest_factor, peak_factor, impulse_factor, margin_factor

def calculate_wavelet_energy(window_data):
    # 计算小波能量值
    coeffs = pywt.wavedec(window_data, 'db4', level=16)
    energy_values = [np.sum(np.square(coeff)) for coeff in coeffs]
    return energy_values

# 遍历当前目录及子目录下的所有bin文件
for root, dirs, files in os.walk(current_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.bin'):
            bin_file_path = os.path.join(root, file)
            
            # 读取bin文件
            bin_data = read_bin_file(bin_file_path)
            
            # 转换为浮点数
            floats = convert_to_float(bin_data)
            
            # 创建DataFrame用于存储数据
            df = pd.DataFrame(columns=['1', '2', '3'])
            
            # 将数据按顺序写入DataFrame的列中
            df['1'] = floats[::3]
            df['2'] = floats[1::3]
            df['3'] = floats[2::3]
            
            # 将DataFrame保存为原始csv文件
            csv_file_path = os.path.join(raw_csv_dir, f'{file}.csv')
            df.to_csv(csv_file_path, index=False)
            
            # 创建新的DataFrame用于存储时频域特征数据
            feature_df = pd.DataFrame(columns=[f'{file}_mean', f'{file}_var', f'{file}_rms',
                                               f'{file}_skew', f'{file}_kurtosis', f'{file}_crest',
                                               f'{file}_peak', f'{file}_impulse', f'{file}_margin'])
            
            # 创建新的DataFrame用于存储小波特征数据
            wavelet_df = pd.DataFrame(columns=[f'{file}_energy_{i}' for i in range(1, 17)])
            
            # 对每列进行窗口切片，并计算统计指标和时频域参数
            for col in df.columns:
                col_data = df[col]
                num_windows = (len(col_data) - window_size) // step_size + 1
                
                for i in range(num_windows):
                    window_data = col_data[i*step_size : i*step_size + window_size]
                    
                    # 计算统计指标和时频域参数
                    result = calculate_statistics(window_data)
                    
                    # 将结果添加到时频域特征DataFrame
                    feature_df.loc[i] = result
                    
                    # 计算小波能量值
                    energy_values = calculate_wavelet_energy(window_data)
                    
                    # 将结果添加到小波特征DataFrame
                    wavelet_df.loc[i, [f'{file}_energy_{j+1}' for j in range(len(energy_values))]] = energy_values
            
            # 将时频域特征数据保存为新的csv文件
            feature_csv_file_path = os.path.join(feature_csv_dir, f'{file}.csv')
            feature_df.to_csv(feature_csv_file_path, index=False)
            
            # 将小波特征数据保存为新的csv文件
            wavelet_csv_file_path = os.path.join(feature_csv_dir, f'{file}_wavelet.csv')
            wavelet_df.to_csv(wavelet_csv_file_path, index=False)

print("时频域特征csv文件和小波特征csv文件生成完成")

在上述代码中，我修改了计算小波能量值的部分，使用`wavelet_df.loc[i, [f'{file}_energy_{j+1}' for j in range(len(energy_values))]]`来设置每行的值。这样可以确保`energy_values`的长度与DataFrame的列数匹配。请注意在保存小波特征数据的csv文件时，我将文件名命名为`{file}_wavelet.csv`，以区分时频域特征数据的csv文件。