Python解析CSV - 通过Pandas解析逻辑分析仪导出的CSV数据
Python通过Pandas解析逻辑分析仪导出的CSV数据
- 脚本要解决的问题
- Python代码
- 备注:
- 博主热门文章推荐：
- 其它好玩的Python脚本
脚本要解决的问题
为方便分析逻辑分析仪导出的csv数据, 简单做了个转换工具。。。
逻辑分析仪导出的csv数据是根据时间戳逐行排序，很难分析一个完整的帧数据，
例如下图：
下图逻辑分析仪工具导出的csv数据有3w多行，没办法直接通过该文件对数据帧进行分析，而且重点是。。。看时间长了太费眼！
所以通过Pandas简单对数据做些行列变换，好方便查看与分析数据、
Python代码
Python脚本如下：
import pandas as pd
import numpy as np
import timeprint('Data processing.... pls. wait and make sure rename input file to input.csv..')
# 这里的input.csv就是逻辑分析仪导出的待转换文件
dataframe = pd.read_csv('input.csv', low_memory=False)data = dataframe.set_index(['Packet ID','Address','Read/Write','ACK/NAK','Time [s]'])output = data.unstack()print(output)print('Finish processing, now create result file....')# 导出为csv
output.to_csv('result.csv')
# 导出为txt
output.to_csv('resultTag.txt',sep=' ')print('All Done!, please check resultTag.txt and result.csv')
print('this window will close after 5s')time.sleep(5)转换结果txt版本为：
转换结果csv版本为：
这样看起来就方便多了， 其中txt里是为了方便数据搜索,而result. csv里才是详细数据。 (txt需要用NotePad++打开格式才正确)
备注:
执行过程中主要是靠python pandas 中unstack()的数据重组运算, 如果数据量较大,可能需要等待一段时间,并占用大量内存。。。 我实测的7w多行数据总共大概要等十分钟, 所以还是尽量去掉无用数据,
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