C语言读取文件中名字的程序示例

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0 下载量 20 浏览量 更新于2024-11-08 收藏 125KB RAR 举报
资源摘要信息:"该文件描述了一个C语言程序,用于从文件中读取姓名信息。在本例中,我们注意到文件名并未给出完整的后缀信息,而是以'nan'结尾,这可能是一个简写或者错误。正常的文件名可能以'.txt'或者'.dat'等常见后缀来表示文本文件或数据文件。该程序的目的是演示如何使用C语言进行文件读取操作,这是编程中常见的任务,特别是在处理文本数据和配置文件时。 在C语言中,文件操作主要涉及到几个核心的头文件和库函数,包括但不限于`<stdio.h>`,`fopen()`,`fread()`,`fgets()`,`fclose()`等。`<stdio.h>`是一个标准输入输出库,它提供了文件操作和数据流操作的函数接口。 `fopen()`函数用于打开文件,并返回一个指向文件的指针。它需要两个参数:文件名和模式。模式决定了文件被打开后是用于读取(`"r"`),写入(`"w"`),追加(`"a"`),读写(`"r+"`)等操作。 读取文件时,`fread()`和`fgets()`是常用的两种方法。`fread()`主要用于读取二进制文件,它可以根据提供的大小和数量参数从文件中读取数据。而`fgets()`则用于读取文本文件中的单行数据,它通常需要一个字符数组(字符串)作为缓冲区,以及读取的最大字符数和文件指针。 `fclose()`函数用来关闭已打开的文件,它接受一个文件指针作为参数。关闭文件是一个重要的步骤,因为它可以确保所有缓冲的数据被正确地写入文件,并释放与文件相关的系统资源。 在本例中,程序可能会以读取模式(`"r"`)打开一个文件,然后使用`fscanf()`或`fgets()`等函数读取姓名信息,并将其存储或处理。处理完毕后,程序应该关闭文件以避免资源泄露。 需要注意的是,文件操作涉及到错误处理机制,例如检查`fopen()`是否成功返回了一个有效的文件指针,以及在读取过程中处理可能发生的任何I/O错误。这些错误通常可以通过返回值和`errno`来识别和处理。 此外,标题中的'nan'可能是用来表示一个占位符或者是一个编程中常见的"not a number"的缩写,但由于缺少上下文,我们无法确切知道其意义。在实际的编程实践中,确保使用正确的文件名和格式是必要的,因为不正确的文件名或者后缀可能导致编译错误或者运行时错误。" 【标题】:"Read name_nan_" 【描述】:"C program to read name from file" 【标签】:"nan" 【压缩包子文件的文件名称列表】: Read name

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

2023-06-01 上传