用python实现,先将txt的内容导入至excle中,之后对每行数据进行提取,每行中有$GnGGA至M,,*XX的字段一律保留,如果没有$GNGGA至M,,*XX的一律删除,再将处理后的数据转换为txt文件
时间: 2024-03-21 10:41:42 浏览: 12
好的,这个问题其实与之前那个问题基本一样,只不过是最后保存的文件格式不同。以下是代码实现:
```python
import pandas as pd
import re
# 将txt内容导入至excel中
df = pd.read_csv('input.txt', header=None)
# 将数据保存至excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False, header=None)
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
# 定义正则表达式
pattern = r'\$G\w{2}GGA.*M,,\*\w{2}'
# 提取符合条件的行
df = df[df[0].apply(lambda x: bool(re.findall(pattern, str(x))))]
# 提取符合条件的部分
df[0] = df[0].apply(lambda x: re.findall(pattern, str(x))[0])
# 将数据保存至txt文件
df.to_csv('output.txt', index=False, header=None)
```
以上代码中,我们首先将txt内容导入至excel中,然后读取excel文件并定义正则表达式,接着使用apply函数和lambda表达式来提取符合条件的行和部分,最后将处理后的数据保存至txt文件。
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用python实现,先将txt的内容导入至excle中,之后对每行数据进行提取,每行中有$GnGGA至M,,*XX的字段一律保留,如果没有$GnGGA至M,,*XX的一律删除,再将处理后的数据转换为txt文件
好的,我明白了。您可以使用Python中的pandas库来实现将txt内容导入至excel中,具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 读取txt文件
df = pd.read_csv('data.txt', header=None)
# 将数据保存到excel文件中
df.to_excel('data.xlsx', index=False, header=None)
```
接下来,我们需要对每行数据进行处理,只保留包含$GnGGA至M,,*XX的字段。可以使用正则表达式来提取符合条件的部分。代码如下:
```python
import re
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
# 定义正则表达式
pattern = r'\$G\w{2}GGA.*M,,\*\w{2}'
# 提取符合条件的部分
df[0] = df[0].apply(lambda x: re.findall(pattern, str(x))[0] if re.findall(pattern, str(x)) else '')
# 删除不符合条件的行
df.drop(df[df[0] == ''].index, inplace=True)
# 将数据保存到txt文件中
df.to_csv('processed_data.txt', index=False, header=None)
```
最后,我们将处理后的数据保存为txt文件。以上就是实现您要求的整个过程,希望能够帮到您。
python中如何对excle中8列数据每一列按同样的高度进行插值,并绘制成图且输出
和上面的示例类似,对于8列数据,我们也可以使用pandas和matplotlib库来进行插值和绘图。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 对每一列进行线性插值
df_interpolated = df.interpolate(method='linear', axis=0)
# 绘制每一列的图像
for col in df_interpolated.columns:
plt.plot(df_interpolated[col])
# 设置图像标题和坐标轴标签
plt.title('Data Interpolation and Plotting')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
# 显示图像
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用了pandas的read_excel函数来读取Excel文件,并使用usecols参数指定了要读取的列。然后,我们使用interpolate函数对每一列进行线性插值,再使用matplotlib库的plot函数绘制每一列的图像。最后,我们设置图像的标题和坐标轴标签,并使用show函数显示图像。
需要注意的是,这个示例中的Excel文件必须包含8列数值数据,并且每一列的数据类型必须相同。如果需要对不同类型的数据进行插值和绘图,需要进行一些额外的处理。