def load_students_from_file(self): try: with open("students.csv", "r") as file: reader = csv.reader(file) #读取 csv 文件内容 next(reader) # 跳过标题行 for row in reader: student = Student(*row) self.students.append(student)# 将学生信息添加到 students 列表中 except FileNotFoundError: return #10.保存学生文件 def save_students_to_file(self): with open("students.csv", "w", newline="") as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(["学号", "姓名", "年龄", "性别", "出生年月", "地址电话", "E-mail"]) # 标题行 for student in self.students: writer.writerow([student.student_id, student.name, student.age, student.gender, student.birthdate, student.address, student.phone, student.email])
时间: 2024-02-14 10:19:36 浏览: 23
这段代码实现了一个学生信息管理系统中的读取和写入学生信息到 CSV 文件的功能。具体来说,load_students_from_file() 函数读取名为 "students.csv" 的 CSV 文件中的学生信息,并将这些信息解析为 Student 对象,然后将这些对象添加到 students 列表中。如果文件不存在,则该函数会直接返回。而 save_students_to_file() 函数则将 students 列表中的学生信息写入到名为 "students.csv" 的 CSV 文件中,并在文件开头添加一个标题行。
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class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data
在您提供的代码中,有两个地方出现了错误。
首先,`__ien__` 应该是 `__len__`,表示获取数据集的长度。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
其次,在 `__getitem__` 方法中,您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`,这样会导致错误。要正确访问数据,请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引,以及使用索引访问列表。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
这样,您的代码应该能够正常运行了。请注意,我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库,可能需要相应地调整代码。
class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data
您的第一个问题是关于代码中的错误。
在您提供的代码中,有一些拼写错误。`_init_` 应该是 `__init__`,`_ien_` 应该是 `__len__`,`_getitem_` 应该是 `__getitem__`。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
请注意,我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库,可能需要相应地调整代码。