我有一个CSV文件,其中包含在几分钟内记录的来自随机传感器的数据。现在,我想将CSV文件中的数据流式传输到pyhton代码中,就好像它直接从传感器本身接收数据一样。(代码是从两个不同的传感器/csv文件中获取读数并取其平均值)有人建议使用Apache Spark来流式传输数据,但我觉得这对我来说太复杂了。有没有更简单的解决方案?
发布于 2017-10-04 18:54:16
您也可以使用pandas read_csv()函数来读取小块的大csv文件,基本代码如下:
import pandas as pd
chunksize = 100
for chunk in pd.read_csv('myfile.csv', chunksize=chunksize):
print(chunk)这个链接解释了这是如何工作的:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-chunking
发布于 2017-01-18 02:55:31
您可以使用python中的tail -f来实现这一点。这应该可以做你想要的事情。http://lethain.com/tailing-in-python/
发布于 2018-10-19 16:57:43
您还可以在Numpy/Matplotlib上使用Python。这是一种将csv数据临时作为变量而不是额外文件进行流式传输的简单方法。
´import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import numpy as np
import io
def draw_graph_stream(csv_content):
csv_stream = io.StringIO(csv_content)
svg_stream = io.StringIO()
data = np.genfromtxt(csv_stream, delimiter = ';') # generate the stream
x = data[0,:] #first row in csv
y = np.mean(data[1:,:], axis=0) # first column with mean generate the average
plt.plot(x,y)
plt.savefig(svg_stream, format = 'svg') #just safe it as svg
svg_stream.seek(0) #Position 0 for reading after writing
return svg_stream.read()
print("Start test")
with io.open('/filepathtodata','r') as csv_file: #works like a Loop
print("Reading file")
csv_content = csv_file.read()
print("Drawing graph")
svg_content = draw_graph_stream(csv_content)
with io.open('thefilepathforsafe','w+') as svg_file:
print("Write back")
svg_file.write(svg_content)´https://stackoverflow.com/questions/41704613
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