我已经编写了以下代码(缩短)来从netCDF文件中检索数据,并将它们作为时间序列保存在每个i,j单元格的每个循环中的临时文件中:
for i in range(0,400):
for j in range(0,120):
with open('file_temp.tmp', 'w') as out_temp:
out_temp.write('header1'+'\t'+'header2'+'\n')
for yr in range(1990,2011):
(get data from netCDF)
out_temp.write(str(val1)+'\t'+str(val2)+'\n')
df=pd.read_csv('file_temp.tmp', delimiter='\t')
但是在Pandas读取文件的最后一行,我得到了这个错误:
line 1605, in __init__
self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds)
File "pandas/_libs/parsers.pyx", line 565, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file
我将非常感谢你的帮助
发布于 2019-02-05 18:46:26
对于可能担心这个问题的人,我找到了一种解决方案,它可能看起来有点天真,但有效,至少在紧急情况下可以被认为是一条捷径:
我将脚本拆分为两个脚本,一个用于提取数据并以时间序列的形式将其写入csv文件,另一个脚本用于读取这些csv文件并对其进行进一步处理。类似于:
第一个脚本:
for i in range(0,400):
for j in range(0,120):
with open('file_temp.tmp', 'w') as out_temp:
out_temp.write('header1'+'\t'+'header2'+'\n')
for yr in range(1990,2011):
(get data from netCDF)
out_temp.write(str(val1)+\
'\t'+str(val2)+'\n')
第二个脚本:
df=pd.read_csv('file_temp.tmp', delimiter='\t')
(do further analysis)
如果您使用的是Unix或Linux,则bash脚本可以同时运行这两个脚本(连续运行),而不必逐个运行
https://stackoverflow.com/questions/54479156
复制相似问题