使用pandas 的read_csv函数可以很方便地读取 .dat 文件。假设我们的 .dat 文件是以空格分隔的,代码如下: # 设置文件路径file_path='data.dat'# 替换为你的 .dat 文件路径# 读取文件data=pd.read_csv(file_path,delimiter=' ')# 用空格作为分隔符读取文件 1. 2. 3. 4. 5. 注:如果文件使用其他分隔符(...
然后,我们使用f.read()方法读取文件中的所有内容,并将结果赋值给变量data。最后,我们使用print()函数打印出了文件的内容。 然而,如果需要读取多个.dat文件,我们需要使用循环来逐个读取文件。下面是一个示例代码,展示了如何使用循环批量读取多个.dat文件的数据: importos folder_path='data_folder'files=os.listdir(fo...
两个路径:将.dat的路径、你要保存解密后文件的路径都改为你自己的; 一个值:用你自己的密码(两位数)代替我的密码。 importosdefimageDecode(dat_dir,dat_file_name): dat_read =open(dat_dir,"rb")ifnotos.path.exists(target_path): os.makedirs(target_path) out=target_path+"\\"+dat_file_name+"...
dat.append(files)returndatdefimageDecode(temp_path, dat_file_name, out_path): dat_read= open(temp_path,"rb")#读取.bat 文件xo, j = Format(temp_path)#判断图片格式 并计算返回异或值 函数ifj == 1: mat='.png'elifj == 2: mat='.gif'else: mat='.jpg'out= out_path +'/'+ dat_fi...
调用read_text()读取并以字符串形式返回新文件的内容:'Hello, world!'。 请记住,这些Path对象方法只提供与文件的基本交互。更常见的写入文件的方式是使用open()函数和文件对象。在 Python 中读写文件有三个步骤: 调用open()函数返回一个File对象。 在File对象上调用read()或write()方法。 通过调用File对象上的...
read([size]):从文件中读取 size 个字符,并作为结果返回。如果没有 size 参数,则读取整个文件。读取到文件末尾,会返回空字符串。 readline():读取一行内容作为结果返回。读取到文件末尾,会返回空字符串。 readlines():文本文件中,每一行作为一个字符串存入列表中,返回该列表 ...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的...
setup(..., packages=['mypkg'], package_dir={'mypkg': 'src/mypkg'}, package_data={'mypkg': ['data/*.dat']}, ) 2.7、安装其他文件 可以通过data_files选项来安装除了上面提到过的文件之外的其他文件,比如配置文件,数据文件等。data_files是个列表,列表中的元素是(directory, files),比如: ...
" "is_config_file = {}".format(is_config_file)) return ERR, "" sha256_obj = sha256() with open(file_path_real, "rb") as fhdl: if is_config_file is True: # skip the first line fhdl.seek(0) fhdl.readline() for chunk in read_chunks(fhdl): sha256_obj.update(chunk) sha...
file_path = 'QM5.dat' # 替换为你的txt文件路径 data = pd.read_csv(file_path, delimiter='\t') # 如果txt文件是以制表符分隔的,请将 delimiter 设置为 '\t',否则根据实际情况修改分隔符 # 将数据保存为Excel文件 excel_file_path = 'QM5.xlsx' # 输出Excel文件路径 ...