怎么转换dat文件

Posted 2023-04-21

怎么转换dat文件

用WinAVI Video Converter 7.1 全插件汉化特别版
软件大小： 6740K

WinAVI Video Converter 是专业的视频编、解码软件。界面非常漂亮，简单易用。该软件支持包括AVI、MPEG1/2/4、
VCD/SVCD/DVD、DivX、XVid、ASF、WMV、RM在内的几乎所有视频文件格式。自身支持VCD/SVCD/DVD烧录。支持AVI->DVD、AVI->VCD、AVI->MPEG、AVI->MPG、AVI->WMV、DVD->AVI、及视频到AVI/WMV/RM的转换。在Pentium III 450以上的平台中，使用者能够在2个小时内完成AVI到DVD的编、解码转换。你收集了大量AVI电影？用它也许是最合适的。 尤其支持RMVB格式转换到DVD或者VCD，这个功能在别的转换软件中很难找到 注册码: Name: Alistair Dalrymple Code: B0E62E8F4FB3BACB9A8F4FB35DE9261BFB8B551E74D6A3BDThe fasted converting 附件是简体中文文件，解压到安装目录里的Language文件夹内。关于RM的转化 1、和安装文件放在同一文件夹内一起安装 2、或者：运行rmsdk.exe安装到c:\;copy并保存该目录C:\HelixSDK 到 \\WinAVI Video Conveter
支持任何格式转rmvb

winavi的优势在于品质和速度的均衡性，转换时的速度确实非常快，品质也不算差 参考技术A 回答

你好，最简单的方式是，把高版本的.dta 文件 另存为 STATA 9/10版本的 .dta 文件。然后就可以用spss 直接打开。（另存为—— 直接在下拉菜单的保存类型中修改）

关于dat格式文件怎么转换的问题，一是打开全能视频转换器软件,点开左上角添加视频。二是找到自己需要转的DAT视频文件,选中后点打开。三是查看预置方案中,把格式调成.mp4格式的,如果默认的是mp4的就不用改了,在输出格式中核实一下是否为mp4，然后点击最右下角的圆形按钮。四是弹出格式转换的进度条,等完成100%就可以了。五是转换完成后，打开文件夹，可以看到转换后的格式已经是mp4的，可以发到送手机观看了。

当行尾有多余空格时，将 .dat 文件转换为 DataFrame

【中文标题】当行尾有多余空格时，将 .dat 文件转换为 DataFrame

【英文标题】：Convert .dat file into DataFrame when there is extra whitespace at the end of rows

【发布时间】：2022-01-14 04:29:24

【问题描述】：

我正在尝试将数据 .dat 文件转换为 pandas 数据框。但是，.dat 文件在每一行的末尾包含额外的空格，这在将文件作为数据帧读取时会产生问题。

.dat 文件如下所示：

~ H H H H H H H H ~ ~
~ H H H H H H H H ~ ~
~ H H H H H H T T ~ ~

有十列由空格分隔，但是在第十列之后的每一行的末尾也有空格。因此，当我将其视为 pandas 数据框时，我会看到 11 列，其中最后一列是空的。

file = "mydata.dat"
colnames = ['res76','res77','res78','res79','res80','res81','res82','res83','res84','res85','res86']
import pandas as pd
df= pd.read_csv(file,sep=' ', names=colnames)
df

最后，dataframe 如下所示：

  res76 res77 res78 res79 res80 res81 res82 res83 res84 res85 res86
~  H     H     H     H     H     H     H     H     ~      ~     NaN
~  H     H     H     H     H     H     H     H     ~      ~     NaN
~  H     H     H     H     H     H     T     T     ~      ~     NaN

我认为这是由.dat 文件中每一行末尾的额外空格引起的。但是，我不确定如何使用 pandas 来处理它。例如，是否可以省略最后的空格？如有任何建议，我将不胜感激。

【问题讨论】：

“有十列由空格分隔，但是在第十列之后的每一行的末尾也有空格。” 我数了 11 列，还有 11 个明确给定的列名称。据我所知，你最后得到一个空列的原因是 Pandas 使用每行上的初始 ~ 作为 index 而不是列值。

【参考方案1】：

鉴于您的输入格式，最好使用read_fwf 而不是read_csv

df = pd.read_fwf('mydata.dat', names=colnames)

  res76 res77 res78 res79 res80 res81 res82 res83 res84 res85 res86
0     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
1     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
2     ~     H     H     H     H     H     H     T     T     ~     ~

【参考方案2】：

用 Pandas 解决这个问题的 3 个解决方案：

read_csv:

>>> pd.read_csv(file, sep='\s+', engine='python', names=colnames)

  res76 res77 res78 res79 res80 res81 res82 res83 res84 res85 res86
0     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
1     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
2     ~     H     H     H     H     H     H     T     T     ~     ~

read_fwf:

>>> pd.read_fwf(file, names=colnames)
  res76 res77 res78 res79 res80 res81 res82 res83 res84 res85 res86
0     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
1     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
2     ~     H     H     H     H     H     H     T     T     ~     ~

read_table:

>>> pd.read_table(file, sep=' ', names=colnames)
  res76 res77 res78 res79 res80 res81 res82 res83 res84 res85 res86
0     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
1     ~     H     H     H     H     H     H     H     H     ~     ~
2     ~     H     H     H     H     H     H     T     T     ~     ~

【讨论】：

当' ' 作为分隔符时，Pandas 会在末尾看到一个空列，并生成一个空列。但是当colnames 的数量与该数据不匹配时，不稳定的行为是什么？我尝试了不同长度的测试，得到了一些非常奇怪的结果。特别是，由于名称不足，它似乎使用前导数据作为索引，但有时会以我无法理解的方式截断这些结果标签。

【参考方案3】：

您可以从数据框中删除最后一列 df.drop(df.columns[-1], axis=1, inplace=True)

或者您可以遍历文件以删除尾随空格（尽管不是一个干净的解决方案）。

parsed_file = open("parsed.dat", "w")

with open('mydata.dat') as mydatafile:
    for line in mydatafile:
        if line.endswith(" \n"): line = line.strip()
        parsed_file.write(line+"\n")
parsed_file.close()