Diameter = self.Diameter_text.get("1.0","1.8") rpm = self.rpm_text.get("1.0","1.8") csv_name = "source/Test_source_data/WD{0}mm_d{1}mm_rpm{2}.csv".format(wd,Diameter,rpm) 这段代码怎么在csv文件名的.csv最后加时间戳

时间: 2024-02-13 09:03:02 浏览: 97
你可以使用Python的datetime模块来获取当前时间,然后将其添加到csv文件名的末尾。你可以在代码的末尾添加以下几行代码来添加时间戳: ``` import datetime # 获取当前时间 now = datetime.datetime.now() # 将时间戳添加到csv文件名的末尾 csv_name_with_timestamp = csv_name[:-4] + "_" + now.strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".csv" ``` 这里的 `now.strftime("%Y%m%d%H%M%S")` 会生成一个格式为 `年月日时分秒` 的时间戳,你可以根据自己的需要修改时间戳的格式。`csv_name[:-4]` 是为了去掉csv文件名的后缀名`.csv`,因为我们需要将时间戳添加到文件名的末尾。最终生成的文件名为`WD{0}mm_d{1}mm_rpm{2}.csv_时间戳.csv`。
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wd = self.WD_text.get("1.0","1.8") Diameter = self.Diameter_text.get("1.0","1.8") rpm = self.rpm_text.get("1.0","1.8") csv_name = "WD/{0}mm_d/{1}mm_rpm/{2}.csv".format(wd).format(Diameter).format(rpm) with open(csv_name, 'w', newline='') as csvfile:这段代码报错Replacement index 1 out of range for positional args tuple

这个错误的原因是因为你在字符串格式化时使用了多个.format()函数,导致位置参数不够用。你可以把.format()函数合并在一起,像这样: ``` csv_name = "WD/{0}mm_d/{1}mm_rpm/{2}.csv".format(wd, Diameter, rpm) ``` 这样就可以正确地格式化字符串并避免这个错误了。

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) while self.is_running: com_input = ser.readline() if com_input: # 如果读取结果非空,则输出 com_input = str(com_input, 'utf-8') data_list = com_input.strip().split(",") print(data_list) writer.writerow(data_list) 这段代码写入的数据都被双引号包起来了 怎么去除双引号

在使用 `csv.writer` 时,使用参数 `quoting=csv.QUOTE_NONE` 即可避免双引号包裹。修改后的代码如下: ``` 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_NONE) while self.is_running: com_input = ser.readline() if com_input: com_input = str(com_input, 'utf-8') data_list = com_input.strip().split(",") print(data_list) writer.writerow(data_list) ```
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将以下java代码转换成matlab:def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_trees): """ 计算大小比数(Size Ratio)。 参数: - target_diameter:参照树的胸径 - neighbor_trees:邻近树列表,包含四棵邻近树的胸径 返回值: - 大小比数(Size Ratio):介于0和1之间的值,表示参照树与邻近树之间的胸径大小比例 """ size_sum = 0 for neighbor in neighbor_trees: if pd.notnull(neighbor) and pd.to_numeric(neighbor, errors="coerce") < target_diameter: # 如果邻近树的胸径有效且小于参照树的胸径 size_sum += 1 # 大小比数加1 size_ratio = size_sum / len(neighbor_trees) # 计算大小比数 return size_ratio def main(): """ 主函数,用于执行计算混交度和大小比数的示例。 """ target_species = input("请输入目标树的树种:") # 输入目标树的树种 # 从Excel中读取邻近树数据 neighbor_data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") # 替换为您的邻近树数据Excel文件路径 neighbor_trees = neighbor_data["树种"].tolist() # 从Excel中读取参照树数据 reference_data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") # 替换为您的参照树数据Excel文件路径 target_diameter = reference_data.loc[reference_data["树种"] == target_species, "胸径"].values target_diameter = pd.to_numeric(target_diameter, errors="coerce")[0] # 转换为数值类型,只获取第一个有效值 mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_trees) # 计算混交度 size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_trees) # 计算大小比数 print("混交度 (Mixing Degree):", mixing_degree) print("大小比数 (Size Ratio):", size_ratio) if name == 'main': main()

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