pycharm读取文件属性

Posted 2023-04-28

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pycharm读取文件属性相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A PyCharm可以帮助读取文件属性。你可以打开文件浏览器，右击文件，然后单击“属性”来查看文件的所有信息，包括文件大小、创建日期和修改日期等等。

在 PyCharm 中使用 arcpy 读取 dbf？

【中文标题】在 PyCharm 中使用 arcpy 读取 dbf？【英文标题】：Read dbf with arcpy in PyCharm? 【发布时间】：2021-12-25 18:27:38 【问题描述】：

我已将 ArcGIS Desktop 10.7 表导出到 dbf 文件中。现在我想在独立的 Python 中进行一些 GIS 计算。因此，我启动了一个引用 ArcGIS Python 解释器的 PyCharm 项目，因此能够将 arcpy 导入我的 main.py。问题是：我不想pip安装其他模块，但是不知道如何用arcpy正确读取dbf表。

#encoding=utf-8 
import arcpy
path=r"D:\test.dbf"
sc=arcpy.SearchCursor(path) # Does not work: IOError exception str() failed
tv=arcpy.mapping.TableView(path) # Does not work either: StandaloneObject invalid data source or table

dbf文件正确，可以读入ArcGIS。有人可以给我一个想法，如何使用 arcpy 独立读取文件？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

我的错，在阅读了 Using cursor 方法后，我发现使用了

sc=arcpy.SearchCursor(path) # Does not work: IOError exception str() failed

方法是正确的，但在凌晨 3 点左右的时候，我有点筋疲力尽，错过了导致错误的路径中的错字。然而，一个更具描述性的错误消息，例如IOError could not open file 而不是 IOError exception str() failed 会解决我作为 acrGIS 新手的错误..：/

【讨论】：

【参考方案2】：

使用`pandas`

来自 ArcMap 的 Python 带有一些模块。您可以将数据加载到 pandas.DataFrame 并使用这种格式。 Pandas 有据可查，网上已经有很多关于它的问题。进行 groupby 或 table 操作也非常容易。

import pandas as pd
import arcpy


def read_arcpy_table(self, table, fields='*', null_value=None):
    """
    Transform a table from ArcMap into a pandas.DataFrame object

    table : Path the table
    fields : Fields to load - '*' loads all fields
    null_value : choose a value to replace null values
    """
    fields_type = f.name: f.type for f in arcpy.ListFields(table)
    if fields == '*':
        fields = fields_type.keys()
    fields = [f.name for f in arcpy.ListFields(table) if f.name in fields]
    fields = [f for f in fields if f in fields_type and fields_type[f] != 'Geometry'] # Remove Geometry field if FeatureClass to avoid bug

    # Transform in pd.Dataframe
    np_array = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(in_table=table,
                                                 field_names=fields,
                                                 skip_nulls=False,
                                                 null_value=null_value)
    df = self.DataFrame(np_array)
    return df
# Add the function into the loaded pandas module
pd.read_arcpy_table = types.MethodType(read_arcpy_table, pd)

df = pd.read_arcpy_table(table='path_to_your_table')
# Do whatever calculations need to be done