“CSV文件”的版本间差异

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==read_csv==
==read_csv==
*read_csv可直接读取,该程序在[[IDL]]7.1版本中被首次引入,同时引入的还有write_csv.
*read_csv可直接读取,该程序在[[IDL]]7.1版本中被首次引入,同时引入的还有write_csv.该程序可智能判断文件列的格式,长整型,字符等。读入后生成一个结构数组,但是没有根据header生成Tag的功能,结构的TAG,以FIELD1,FIELD2……命名,这样在程序上欠缺可读性。
该程序可智能判断文件列的格式,长整型,字符等。读入后生成一个结构数组,但是没有根据header生成Tag的功能,结构的TAG,以FIELD1,FIELD2……命名,这样在程序上欠缺可读性。


*因此,我对官方程序作了简单的修改,可以实现header命名Tag的功能,我把程序名改为了My_read_csv.[[文件:My_read_csv.pro.txt]]
*因此,我对官方程序作了简单的修改,可以实现header命名Tag的功能,我把程序名改为了My_read_csv.[[文件:My_read_csv.pro.txt]]


*除了官方版的read_csv外,还有一个非官方版本的,[http://web.astroconst.org/jbiu/jbiu-doc/io/dir-overview.html]
*除了官方版的read_csv外,还有一个非官方版本的,[http://web.astroconst.org/jbiu/jbiu-doc/io/dir-overview.html]这个版本的read_csv一定要求文件有个header,从而根据header命名Tag,但是在column的格式判断上面没有那么智能,所以引入了参数 ulon64=ulon64, string=string, double=double, null=null [[文件:Read_csv.pro.txt]] [[文件:Write_csv.pro.txt]]。
这个版本的read_csv一定要求文件有个header,从而根据header命名Tag,但是在column的格式判断上面没有那么智能,所以引入了参数 ulon64=ulon64, string=string, double=double, null=null [[文件:Read_csv.pro.txt]] [[文件:Write_csv.pro.txt]]。


==write_csv==
==write_csv==

2014年6月5日 (四) 06:05的版本

csv是ASCII格式,数据以逗号(coma)分隔,第一行文件标明文件内容。

read_csv

  • read_csv可直接读取,该程序在IDL7.1版本中被首次引入,同时引入的还有write_csv.该程序可智能判断文件列的格式,长整型,字符等。读入后生成一个结构数组,但是没有根据header生成Tag的功能,结构的TAG,以FIELD1,FIELD2……命名,这样在程序上欠缺可读性。
  • 因此,我对官方程序作了简单的修改,可以实现header命名Tag的功能,我把程序名改为了My_read_csv.文件:My read csv.pro.txt
  • 除了官方版的read_csv外,还有一个非官方版本的,[1]这个版本的read_csv一定要求文件有个header,从而根据header命名Tag,但是在column的格式判断上面没有那么智能,所以引入了参数 ulon64=ulon64, string=string, double=double, null=null 文件:Read csv.pro.txt 文件:Write csv.pro.txt

write_csv

  • 从fits文件装换成csv格式。
data=mrdfits('filename.fit',1,hdr)
write_csv,'filename.csv',data,header=tag_names(data)