是否可以使用 Python csv 阅读器读取使用 C++ std::setw 生成的文件?

Question

>我有一个使用 C++std::setw生成的数据文件，例如

file << std::scientific << std::setprecision(data_precision);  
for (double data : a_data)                                                                                        
{                                                                                                                 
file << std::setw(data_width) << data;                                                                    
}
file << "n";

是否可以使用python csv.reader或类似方法读取数据？我尝试了以下方法：

with data as csvfile:
fieldreader = csv.reader(csvfile) 
next(fieldreader)                                                                                                                                                                    
for row in fieldreader:                                                                  
values.append(float(row[0]))                                                                              

它输出整个第一行，指示整行存储为一个条目。我还尝试了几种不同的分隔符，例如t没有帮助。

示例输出如下：

#          z        phi               phi1          Massless 
-16.0000000  0.0000000   9.9901854997e-01  1.0910677716e-19
-16.0000000  0.0245437   9.9871759471e-01  1.6545142956e-05
-16.0000000  0.0490874   9.9781493216e-01  3.3051500271e-05
-16.0000000  0.0736311   9.9631097893e-01  4.9477653557e-05
-16.0000000  0.0981748   9.9420658732e-01  6.5784269579e-05 

Answer 1

csv.reader初始值设定项的csvfile参数"可以是支持迭代器协议并在每次调用其next()方法时返回字符串的任何对象"。

这意味着您可以通过定义如下所示的生成器函数来读取文件，以预处理文件的行以使其被csv.reader接受：

import csv
def preprocess(file):
for line in file:
yield ','.join(line.split())
values = []
with open('cppfile.txt') as file:
fieldreader = csv.reader(preprocess(file))
next(fieldreader)
for row in fieldreader:
print(f'row={row}')
values.append(float(row[0]))
print()
print(values)

输出：

row=['-16.0000000', '0.0000000', '9.9901854997e-01', '1.0910677716e-19']
row=['-16.0000000', '0.0245437', '9.9871759471e-01', '1.6545142956e-05']
row=['-16.0000000', '0.0490874', '9.9781493216e-01', '3.3051500271e-05']
row=['-16.0000000', '0.0736311', '9.9631097893e-01', '4.9477653557e-05']
row=['-16.0000000', '0.0981748', '9.9420658732e-01', '6.5784269579e-05']
[-16.0, -16.0, -16.0, -16.0, -16.0]

Answer 2

我会选择pandas，这是一个了不起的第三方库，提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具，以解析您提到的生成的文件：

示例.txt

#          z        phi               phi1          Massless 
-16.0000000  0.0000000   9.9901854997e-01  1.0910677716e-19
-16.0000000  0.0245437   9.9871759471e-01  1.6545142956e-05
-16.0000000  0.0490874   9.9781493216e-01  3.3051500271e-05
-16.0000000  0.0736311   9.9631097893e-01  4.9477653557e-05
-16.0000000  0.0981748   9.9420658732e-01  6.5784269579e-05 

test.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
df = pd.read_csv("test.txt", sep=r's+', skiprows=1, names=["z", "phi", "phi1", "Massless",])
print(df)

运行命令后，如下所示：

python test.py

我得到了以下结果：

z       phi      phi1      Massless
0 -16.0  0.000000  0.999019  1.091068e-19
1 -16.0  0.024544  0.998718  1.654514e-05
2 -16.0  0.049087  0.997815  3.305150e-05
3 -16.0  0.073631  0.996311  4.947765e-05
4 -16.0  0.098175  0.994207  6.578427e-05