import pandas as pd file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) print(data) print(data.shape) 解释代码
时间: 2024-03-08 18:45:23 浏览: 130
这段代码使用Pandas库读取一个csv格式的文件,并打印出文件中的数据和数据的维度。具体解释如下:
- `import pandas as pd`:导入Pandas库,用于处理数据。
- `file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv'`:设置文件的路径和名称。
- `names = ['Time', 'Flow']`:设置文件中两列数据的列名。
- `data = pd.read_csv(file_name, names =names)`:使用Pandas库中的read_csv方法读取csv格式的文件,并将其赋值给变量`data`。参数`file_name`表示文件的路径和名称,参数`names`表示文件中两列数据的列名。
- `print(data)`:打印出文件中的数据。
- `print(data.shape)`:打印出数据的维度,即行数和列数。其中`data.shape[0]`表示数据的行数,`data.shape[1]`表示数据的列数。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 1000 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 10) time = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') plt.show()
在你的代码中,我看到你已经读取了一个csv文件到pandas DataFrame中,但是没有将数据绘制成曲线。你需要在 `plt.show()` 前面添加如下代码,将数据绘制成曲线并显示在坐标轴上:
```
flow = data['Flow'][start_index:end_index]
ax.plot(time, flow)
```
在这个代码中,我们先从DataFrame中提取出Flow列的数据,并根据start_index和end_index来截取数据,然后使用 `ax.plot()` 函数将数据绘制成曲线,并显示在坐标轴上。
完整代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv'
names = ['Time', 'Flow']
data = pd.read_csv(file_name, names =names)
start_index = 0
end_index = 1000
fig, ax = plt.subplots()
plt.xlim(0, 10)
time = np.arange(start_index, end_index)
ax.set_xlabel('Time(s)')
ax.set_ylabel('Flow(L/s)')
ax.set_title('Breath Waveform ')
flow = data['Flow'][start_index:end_index]
ax.plot(time, flow)
plt.show()
```
你可以根据需要修改 `start_index` 和 `end_index` 的值来截取不同的数据范围,并修改 `plt.xlim()` 函数的参数来调整坐标轴的显示范围。
# 读取数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv("E:/liuyuan/ceshi/2/process/Subject_1_0cmH20_norm_breaths.csv", header=None) # header=None 自动添加第一行为表头 # print(data) # 获取所有的列,并存入一个数组中 # data = np.array(data) # print(data) col_1 = data["Time[s]"] #获取一列,用一维数据 data_1 = np.array(col_1) print(data_1)
这段代码中的问题是在读取csv文件时没有指定表头,因此在获取一列时使用了列名'Time[s]',但是由于数据框中没有列名为'Time[s]'的列,所以导致了KeyError异常。
解决方法有两个:
1. 在读取csv文件时指定表头,方法是将header=None改为header=0,表示将第一行作为表头。
2. 在获取一列时使用列的索引位置,方法是将data["Time[s]"]改为data.iloc[:, 0],表示获取第一列。
阅读全文