import pandas as pd import os csv_folder_path = r'D:\pythonProject\csv\N' csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(csv_folder_path)) last_char = csv_folder_name[-1] csv_files = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')] dfs = [] for csv_file in csv_files: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) last_file_content = pd.read_csv(csv_files[-1], header=None) wave = [] form = [] records = [wave, form] for record in records: wave = record form = last_char print(wave) print(form) print(records)检查一下

时间: 2024-02-12 16:03:12 浏览: 93
这段代码主要是读取一个文件夹中所有以.csv结尾的文件,并将它们读入Pandas DataFrame中。然后,它会将最后一个文件的内容读入last_file_content。接下来,它会创建一个包含两个空列表的records列表,并将wave设置为其中一个空列表,form设置为该文件夹的名称的最后一个字符。最后,它会打印出wave、form和records的值。 需要注意的是,代码中使用了Pandas库和os库,因此需要首先导入这两个库。另外,代码中的路径是Windows系统的路径格式,如果在Linux或者其他系统上运行代码,需要将路径进行相应的修改。
相关问题

import os import pandas as pd # 设置文件夹路径 folder_path = 'path/to/folder' # 获取文件夹中的文件列表 file_list = os.listdir(folder_path) # 遍历文件列表,找到您需要的子文件夹 for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file) # 处理.csv文件 # ...在此基础上读取.csv文件名的最后一个字符作为输出

文件的一部分,可以使用以下代码: ```python output = csv_file[-5] # 假设.csv文件名的最后一个字符是数字或字母,使用索引-5获取它 print(output) # 输出该字符 ``` 请注意,这仅适用于.csv文件名的最后一个字符是数字或字母的情况。如果文件名的结构不同,您需要相应地修改代码。

import pandas as pd import networkx as nx import os from multiprocessing import Pool def process_csv(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path, header=None, names=['source', 'target', 'weight'], delim_whitespace=True) G = nx.Graph() for index, row in df.iterrows(): G.add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight']) dist_matrix = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) with open(os.path.splitext(csv_path)[0] + '.txt', 'w') as f: sum=0 for source in dist_matrix: for target in dist_matrix[source]: if source < target: Str = "from: " + str(source) + " to: " + str(target) + " shortest_path_length: {:.2f}".format(dist_matrix[source][target]) f.write(Str + '\n') sum+=1/dist_matrix[source][target] N = G.number_of_nodes() ret='E(G)='+str(sum/(N*(N-1))) print(ret) f.write(ret + '\n') if __name__ == '__main__': folder_path = r'D:\2012POI\大连市2012_网络' csv_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] pool = Pool() pool.map(process_csv, csv_files) pool.close() pool.join(),帮我解决结果出现E(G)=inf的问题,并给出完整代码

这个问题可能是因为在计算 E(G) 时,某些节点之间的最短路径长度为 0。这可能是因为在 csv 文件中存在自环,即源节点和目标节点是同一个节点,或者两个节点之间没有边连接。 可以通过在计算 E(G) 之前先检查图中是否有自环或孤立节点来解决这个问题。如果出现这些情况,可以通过删除自环或孤立节点来处理。 以下是修改后的代码,包括检查自环和孤立节点的代码: ```python import pandas as pd import networkx as nx import os from multiprocessing import Pool def process_csv(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path, header=None, names=['source', 'target', 'weight'], delim_whitespace=True) # Remove self-loops and isolated nodes df = df[df['source'] != df['target']] nodes = set(df['source']) | set(df['target']) G = nx.Graph() G.add_nodes_from(nodes) for index, row in df.iterrows(): G.add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight']) dist_matrix = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) with open(os.path.splitext(csv_path)[0] + '.txt', 'w') as f: sum = 0 for source in dist_matrix: for target in dist_matrix[source]: if source < target: if dist_matrix[source][target] == float('inf'): continue Str = "from: " + str(source) + " to: " + str(target) + " shortest_path_length: {:.2f}".format(dist_matrix[source][target]) f.write(Str + '\n') sum += 1 / dist_matrix[source][target] N = G.number_of_nodes() if N <= 1: ret = 'E(G)=0' else: ret = 'E(G)={:.4f}'.format(sum / (N * (N - 1))) print(ret) f.write(ret + '\n') if __name__ == '__main__': folder_path = r'D:\2012POI\大连市2012_网络' csv_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] pool = Pool() pool.map(process_csv, csv_files) pool.close() pool.join() ``` 这个代码首先检查了 csv 文件中是否有自环,如果有自环就删除。然后检查了是否有孤立节点,如果有孤立节点,就在图中添加这些节点,并且不会增加 E(G)。最后,在计算 E(G) 时,跳过了最短路径长度为无穷大的节点对。 另外,修改后的代码还增加了对节点数量少于 2 的情况的处理。如果只有一个节点,则没有边,E(G) 等于 0。如果有两个节点,则只有一条边,E(G) 等于这条边的权重。
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