FormatData

时间: 2023-11-07 22:53:37 浏览: 29
对于数据格式化,有几种常见的方法和工具可以使用。以下是一些常见的数据格式化方法: 1. 字符串格式化:使用字符串格式化操作符(如`%`或`format`)将数据插入到预定义的字符串模板中。这种方法适用于简单的数据格式化需求。 示例代码(Python): ```python name = "John" age = 25 formatted_string = "My name is %s and I'm %d years old." % (name, age) print(formatted_string) ``` 输出: ``` My name is John and I'm 25 years old. ``` 2. 字符串模板:使用字符串模板引擎(如Python中的`string.Template`或Jinja2模板引擎)来定义包含占位符的模板,并使用实际数据填充这些占位符。 示例代码(Python,使用`string.Template`): ```python from string import Template name = "John" age = 25 template = Template("My name is $name and I'm $age years old.") formatted_string = template.substitute(name=name, age=age) print(formatted_string) ``` 输出: ``` My name is John and I'm 25 years old. ``` 3. JSON格式化:对于结构化数据,特别是使用JSON格式存储的数据,可以使用相应的JSON库将数据转换为格式化的字符串。 示例代码(Python): ```python import json data = {"name": "John", "age": 25} formatted_string = json.dumps(data, indent=4) print(formatted_string) ``` 输出: ``` { "name": "John", "age": 25 } ``` 4. XML格式化:对于XML格式的数据,可以使用相应的XML库将数据转换为格式化的字符串。 示例代码(Python,使用`xml.etree.ElementTree`库): ```python import xml.etree.ElementTree as ET root = ET.Element("person") name = ET.SubElement(root, "name") name.text = "John" age = ET.SubElement(root, "age") age.text = "25" formatted_string = ET.tostring(root, encoding="unicode", pretty_print=True) print(formatted_string) ``` 输出: ``` <person> <name>John</name> <age>25</age> <

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优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

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