Python | 读取.dat 文件

写在前面

使用matlab可以输出为 .dat 或者 .mat 形式的文件，之前介绍过读取 .mat 后缀文件，今天正好把 .dat 的读取也记录一下。

读取方法

这里可以使用pandas库将其作为一个dataframe的形式读取进python，数据内容格式如下，根据空格分隔开分别为：

经度、纬度、年、月、日、时、分、秒、变量数值

0	88.486	10.181	2023.0	3.0	20.0	0.0	15.0	0.0	3329.973
1	88.486	10.181	2023.0	3.0	20.0	0.0	30.0	0.0	3330.019
2	88.486	10.181	2023.0	3.0	20.0	0.0	45.0	0.0	3330.043
3	88.486	10.181	2023.0	3.0	20.0	1.0	 0.0	0.0	3330.077

由于原始的dat文件中是没有相关数据的信息的，这里为了方便后续处理，手动将其添加上相关的经纬度信息

需要注意的是，在直接将 DataFrame 传递给 pd.DataFrame 构造函数并指定列名时，如果原始 DataFrame 的列数和新列名的数量不匹配，可能会导致数据不一致，从而生成 NaN 值。使用 to_numpy() 方法将 DataFrame 转换为 NumPy 数组可以确保数据的一致性，因为它会忽略原始列名并仅保留数据。

• 读取数据

import pandas as pd
from datetime  import datetime
import numpy as np
file_path = r'R:/ll/cj_YD_first_bpr_water_level.dat'df = pd.read_csv(file_path,  header=None,sep=r'\s+')df 

• 添加经纬度信息

df_from_array = pd.DataFrame(df.to_numpy(), columns=['lon', 'lat', 'year', 'month', 'day', 'hour', 'min', 'sec', 'water'])

• 将时间提取出来作为新的一列，方便后续绘图

df_from_array['datetime'] = df_from_array.apply(lambda row: datetime(year=int(row['year']),month=int(row['month']),day=int(row['day']),hour=int(row['hour']),minute=int(row['min']),second=int(row['sec'])),axis=1)
df_from_array

这里，做一个特殊的预处理，由于需要时刻的数据是相同的经纬度位置的，这里挑选出所有相同经纬度坐标点的数据

grouped = df_from_array.groupby(['lon', 'lat','datetime'])['water'].apply(list).reset_index()grouped

• 发现存在缺测的站点，剔除掉缺测的经纬度数据

grouped = grouped[(grouped['lon'] != -9999.0000) & (grouped['lat'] != -9999.0000)]
grouped['water'] = grouped['water'].apply(lambda x: x[0])
grouped

绘图

挑选相同站点，不同时间的数据绘制曲线，为了避免不同位置的站点的数据大小存在较大差异，设置不同的y轴来表征

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 10), dpi=200)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']
plt.rcParams['font.size'] = 16
axes = [ax1]
colors = plt.cm.tab10.colors
lines = []  
labels = []  
for i, (_, coord) in enumerate(unique_coords.iterrows()):lon = coord['lon']lat = coord['lat']filtered_data = grouped[(grouped['lon'] == lon) & (grouped['lat'] == lat)]if i == 0:ax = ax1else:ax = ax1.twinx()axes.append(ax)ax.spines['right'].set_position(('outward', 80 * (i - 1)))  color = colors[i % len(colors)]line, = ax.plot(filtered_data['datetime'], filtered_data['water'], color=color,linewidth=0.9, linestyle='-', label=f'Lon: {lon}, Lat: {lat}')ax.set_ylabel(f' (Lon: {lon}, Lat: {lat})')ax.yaxis.label.set_color(color)ax.tick_params(axis='y', colors=color)lines.append(line)labels.append(f'Lon: {lon}, Lat: {lat}')
ax1.legend(lines, labels, loc='best',ncols=2, bbox_to_anchor=(0.9, 1))
plt.xticks(rotation=55)
plt.grid()
fig.suptitle('Data Over Time for Different station', y=0.95)
plt.tight_layout()
plt.show()

总结

复习了一下使用pandas读取.dat文件的相关函数，以及pandas的一些基础命令，绘图多y轴的方法。相关数据和代码放到GitHub上

• https://github.com/Blissful-Jasper/jianpu_record