csv_name = "source/Test_source_data/WD{0}mm_d{1}mm_rpm{2}.csv".format(wd,Diameter,rpm) with open(csv_name, 'w', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile,quoting=csv.QUOTE_ALL) writer.writerow(['ts', 'dx','dy','motion','iqc','shutter','frame_avg']) while self.is_running: com_input = ser.readall() if com_input: # 如果读取结果非空,则输出 com_input = str(com_input, 'utf-8') com_input =com_input.replace("\r"," ").replace(","," ") data_list = com_input.split(",") print(data_list) writer.writerow(data_list) 串口数据中有\n 但是无法换行

时间: 2024-01-14 13:02:31 浏览: 35
你可以使用 `replace` 函数将 `\n` 替换为空格或其他字符,例如: ``` com_input = com_input.replace("\r", " ").replace("\n", " ").replace(",", " ") ``` 这样可以将 `\n` 替换为空格,避免写入 csv 文件时出现换行的问题。
相关问题

csv_name = "source/Test_source_data/WD{0}mm_d{1}mm_rpm{2}{3}.csv".format(wd,Diameter,rpm,now.strftime("%Y-%m-%d%H-%M")) 这句话中的路径source/Test_source_data 怎么替换为变量

同样可以使用 f-string 来替换路径中的固定部分,例如: ```python import os from datetime import datetime file_path = "anchor_point.xy" anchor_path = os.path.abspath(file_path) csv_dir = "source/Test_source_data" csv_name = os.path.join(anchor_path, f"{csv_dir}/WD{wd}mm_d{Diameter}mm_rpm{rpm}_{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H-%M')}.csv") with open(csv_name, 'w', newline='') as csvfile: # do something ``` 我们定义了一个变量 `csv_dir` 来存储路径中的固定部分,然后使用 f-string 来替换。注意,在时间格式化字符串中,我们去掉了空格,这样生成的时间字符串就不会包含空格。最终使用 `os.path.join()` 方法来连接路径。

csv_name = "source/Test_source_data/WD{0}mm_d{1}mm_rpm{2}_{3}.csv".format(wd,Diameter,rpm,now.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M")) 这句话中的路径source/Test_source_data 怎么替换为变量

你可以使用 f-string 来替换路径中的固定部分,例如: ```python import os from datetime import datetime file_path = "anchor_point.xy" anchor_path = os.path.abspath(file_path) csv_dir = "source/Test_source_data" csv_name = os.path.join(anchor_path, f"{csv_dir}/WD{wd}mm_d{Diameter}mm_rpm{rpm}_{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M')}.csv") with open(csv_name, 'w', newline='') as csvfile: # do something ``` 在这里,我们定义了一个变量 `csv_dir` 来存储路径中的固定部分,然后使用 f-string 来替换。注意,变量名需要用花括号括起来,花括号内可以放置任意的 Python 表达式,包括变量名、函数调用等等。最终使用 `os.path.join()` 方法来连接路径。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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