數據格式轉換是科研工作中經常需要完成的任務。本程序實現了這個功能。將文本文件“TableS1.dat”中的數據讀取，原文件格式為：

No Date Time Mag Dis

11999/07/2505:28:39.580

21999/07/2523:06:31.940

31999/08/0601:54:40.6001.012.5

41999/08/1708:01:14.260

51999/08/1923:15:47.3200.71

該文件數據間隔為空，但空格數不一致，有時還用的是制表符，因此程序開關一段代碼（已經注釋掉）實現的是將這個文本文件讀取并轉存為標準的CSV文件。

然后再讀取CSV文件，完成北京時間轉換為世界時，并另存為“UTC_Table.csv”。這段代碼雖然不長，但實現了數據讀取，處理，時間格式處理等功能，具有很好的參考價值。

完整代碼如下：

import time

import pandas as pds

# 將原始數據文件TableS1.dat轉成標準的CSV文件。注意原始文件中輸入數據的空格不規范，空格數不相同，有的還是制表符。

# with open('newTableS1.csv', 'w') as f1:

# with open('TableS1.dat', 'r') as f2:

# for line in f2:

# old_line = line.strip().split('\t')

# new_line = [i for i in old_line if i != '']

# print(new_line)

# new_line = ','.join(new_line)

# print(new_line)

# f1.write(new_line + '\n')

data = pds.read_csv('newTableS1.csv')

btc_date = data['Date']

btc_time = data['Time']

with open('UTC_table.csv', 'w') as f:

f.write('No,Date,Time,Mag,Dis' + '\n')

for i in range(len(btc_date)):

hr, min, sec = btc_time[i].strip().split(':')

utc = btc_date[i] + '-' + hr

utc_str = time.strptime(utc, '%Y/%m/%d-%H') # 將當前時間字符串轉換為結構化時間，注意，這里只把小時加進來，分和秒不影響北京時轉世界時

utc_timestamp = time.mktime(utc_str) #將結構化時間轉換為時間戳

new_date = time.gmtime(utc_timestamp) # 將時間戳轉換成世界時結構化時間

utc_date = '/'.join([str(new_date.tm_year), str(new_date.tm_mon), str(new_date.tm_mday)])

utc_time = ':'.join([str(new_date.tm_hour), min, sec])

new_line = [str(data['No'].loc[i]), utc_date, utc_time, str(data['Mag'].loc[i]), str(data['Dis'].loc[i])]

new_line = [i for i in new_line if str(i) != 'nan'] # 刪除空元素

line = ','.join(new_line)

print(line)

f.write(line + '\n')

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python如何读取数据保存为新格式_python，初学者应用实例：读取文件中的数据，将将北京时间转换成世界时间，再保存成新的CSV格式文件...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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