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python实现csv格式文件转为asc格式文件的方法

2021-01-24 00:51随风而醒 Python

下面小编就为大家分享一篇python实现csv格式文件转为asc格式文件的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一、背景描述

csv格式文件是一种类似于excel的文件格式

asc格式文件是一种可以用text打开的文本文件

csv转asc本来可以用arcgis顺利完成,但由于csv数据量太大(744万行),arcgis处理不了如此大的文本,所以需要通过写代码实现(注:不是用python调用arcgis工具)

二、格式说明

csv格式:

python实现csv格式文件转为asc格式文件的方法

asc图片

说明:第一列为id,第二列是值,第三第四列为值所在的行列号;csv的数据共744万行,直接打开无法全部加载

asc格式:

python实现csv格式文件转为asc格式文件的方法

三、举例

需要的是将csv对应的某行某列的值prevalue,写成asc格式的文件,检验是否成功转换的方式:将转成的asc文件加载到arcmap中进行查看,如上面的aspect.asc在arcmap中是下图所示:

python实现csv格式文件转为asc格式文件的方法

四、附件说明

附件中给出是一个用作示例的csv,以及上文提到的aspect.asc,用作参考

其实这个小程序的要求简单来说就是把csv数据逐行读取,然后对应地写成asc格式的文件,关键在于对asc文件格式的理解,希望在看了上述说明后,确定了解asc格式后再进行下一步的操作。

注:在arcmap中,csv转asc是这样实现的:通过创建xy事件图层,将csv转shp(此时的csv中prevalue后面是xy坐标,这里我已经将坐标转为行列号row、col了),随后通过要素转栅格工具,将shp转为栅格,最后用栅格转asc工具,将得到最终需要的asc

五、实现方式:

这里是按行依次读取,所以需要通过excel操作将row所在列按顺序依次排列

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'''
created on 2017-3-21
@author: soundslow
'''
#coding=utf-8
#python默认使用askii码保存文件,所以在文件开头需要声明保存编码的格式(例:#coding=utf-8)
import sys
from sys import argv
import csv
argc = '1.asc'
script ,filename = argc,argv
fw = open(argc, 'w')
# string为:从ncols到nodata_value这几行是一样的,因为数据源是一致的
string = ("ncols  4800\nnrows  1550\nxllcorner 284687.500000\nyllcorner 2412912.500000\ncellsize 25.000000\nnodata_value -9999.000000\n")
fw.write(string)
fr = open(argc, 'r')
with open('result_50_1.csv') as f:
 reader = csv.reader(f)
 '''
  第一个for循环是为了提取出一个中间介质row_num作为行数的表示,
  由于从表格中提取的数据(行号)并不是数字类型,
  不能直接使用(1 == f_rows[2]进行判断,所以直接使用自身的类型。)
  (补充:应该是字符串类型)
 '''
 for i,f_rows_temp in enumerate(reader):
 if(i == 0):
  continue
 row_num = f_rows_temp[2]
 print(row_num)
 break
 #遍历写入数据,遍历行数(即csv文件第三列f_rows[2])
 for i,f_rows in enumerate(reader):
 if(i == 0):
  continue
 if(f_rows[2] != row_num): # 判断是否换行
  fw.write('\n')
  row_num = f_rows[2]
 fw.write(f_rows[1])
 fw.write(' ')
 sys.stdout.flush() #强制io刷新,写入文件数据
 print(f_rows[1]) #两个打印是为了便于观察数据运行情况
 print(f_rows)
 fw.close()
 fr.close()

题解下载链接

以上这篇python实现csv格式文件转为asc格式文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/SoundSlow/article/details/64533944

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