CSV转Shape

本文介绍了如何利用FME模板将CSV格式的文本数据,包含经纬度信息,转换为Shape文件。主要步骤包括设置读模块参数,使用NeighborFinder、ListElementCounter+Tester、VertexCreator和LineCombiner等转换器,将点数据连接成线段。

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前言

闲来无事,再来一发关于FME应用技巧的文章,文中不足之处还请指正。废话不多说,要进入正题了。

模板概述

首先看下模板的整体概览:


本模板的大致思路是这样的:

a)  读入以固定分隔符分隔的文本数据读入(如果源数据中的数据不是以固定分隔符进行分隔,则可以先进行数据整理、清洗,这不在本文讨论的范畴);

b)  将含有经纬度信息的数据矢量化为点(本文采用更简便的方式,直接在参数中选择数据中的XY信息,矢量化为点);

c)  使用临近查找转换器进行相邻点的连接;

d)  将短线段连接成长线段。

详细介绍

读模块参数设置:

<think>我们参考引用内容,特别是引用[1]、[2]、[4]都提供了将PKL文件换为CSV文件的Python代码方法。核心步骤是:1.使用pickle模块读取PKL文件,加载其中的数据。2.将数据换为pandas的DataFrame(因为CSV是表格形式,DataFrame可以直接处理)。3.使用DataFrame的to_csv方法将数据写入CSV文件。需要注意的是,PKL文件可能是各种数据结构,比如列表、字典、数组等。如果数据结构不是二维表格形式(如字典的每个值是列表,且长度相同),可能换成DataFrame会很方便。但如果数据结构复杂,可能需要预处理。根据引用内容,我们可以写出以下代码步骤:步骤1:导入必要的库(pickle和pandas)步骤2:打开PKL文件并加载数据步骤3:将数据换为DataFrame(如果数据结构是字典且每个键的值是列表,可以直接换;如果是嵌套结构,可能需要调整)步骤4:将DataFrame写入CSV文件下面是一个基本的代码示例,类似于引用[1][2][4]中的代码:```pythonimportpickleimportpandasaspd#请将'your_file.pkl'替换为你的PKL文件路径withopen('your_file.pkl','rb')asf:data=pickle.load(f)#如果遇到编码问题,可以尝试指定编码,如encoding='latin1'或'iso-8859-1'#如果数据是字典形式,且每个键对应的值长度相同(如字典的值都是列表,且长度一致),可以直接换#如果不是,可能需要处理。常见的处理是,如果数据是列表且每个元素是字典,可以使用pd.DataFrame(data)df=pd.DataFrame(data)#将DataFrame保存为CSV文件,index=False表示不保存行索引df.to_csv('output.csv',index=False)```然而,有时PKL文件保存的数据结构可能不是字典,而是一个列表或其他结构。例如,如果数据是一个列表,每个元素是一个字典(每条记录),那么可以直接使用pd.DataFrame(data)来换。如果遇到编码问题,可以按照引用[2]中所示,在pickle.load()中加入编码参数,如:data=pickle.load(f,encoding='latin1')或者尝试其他编码,如'iso-8859-1','utf-8'等(但通常二进制读入时不需要,除非在加载时出现编码错误)。如果数据结构复杂,比如是嵌套字典,那么可能需要进行扁平化处理,或者只提取需要的数据部分。下面我们根据引用[2]中的另一个例子,当PKL文件存储的是图像特征等非表结构数据时,可能不能直接换。这时需要根据具体的数据结构来调整。建议:在加载PKL文件后,先打印数据的类型和部分内容,了解数据结构,然后再决定如何换。例如:```pythonimportpickleimportpandasaspdwithopen('your_file.pkl','rb')asf:data=pickle.load(f)#查看数据类型和部分内容print(type(data))ifisinstance(data,dict):print("字典的键:",data.keys())#打印每个键对应的数据形状或长度forkeyindata:ifhasattr(data[key],'shape'):print(key,"的形状:",data[key].shape)else:print(key,"的长度:",len(data[key]))elifisinstance(data,list):print("列表长度:",len(data))#查看第一个元素iflen(data)>0:print("第一个元素类型:",type(data[0]))print(data[0])else:#如果是numpy数组ifhasattr(data,'shape'):print("数据形状:",data.shape)#根据数据结构调整换方式#例如,如果数据是一个字典,每个键值对表示一列,但每个值的长度不一致,则需要分别处理#或者,如果数据是一个列表,每个元素是一个样本的特征,则可以直接换为单列的DataFrame?这取决于具体情况。#一般情况下,如果是二维的数组或列表,可以直接用DataFrame#如果数据结构复杂,可能需要自定义换。```如果数据结构不合适换为表格,可能需要额外的处理步骤。但大多数保存为PKL的数据都是可以换为表格的,或者原本就是DataFrame。此外,引用[3]提供了将CSVPKL的方法,反向操作也类似。工具:除了使用Python代码换,没有特别常用的其他工具,因为PKL是Python特有的序列化格式,因此建议使用Python换。因此,总结步骤:1.使用Python的pickle模块加载数据。2.将数据换为pandasDataFrame(可能需要根据数据结构调整)。3.使用to_csv方法保存。请根据你的具体数据结构调整。如果遇到问题,可以查看数据结构后再做处理。§§相关问题§§1.换PKL到CSV时遇到编码错误怎么办?2.如果PKL文件存储的是非结构化数据(比如图像数据),如何换为CSV?3.除了Python,还有哪些方法或工具可以将PKL文件换成CSV?4.PKL文件CSV文件各自的优缺点是什么?</think> ### 如何将PKL文件换为CSV文件(Python方法) 以下是将PKL文件换为CSV文件的完整步骤和代码,基于引用内容进行优化: #### 核心步骤 1. **读取PKL文件**:使用`pickle`模块加载二进制数据 2. **换为DataFrame**:使用`pandas`将数据结构化为表格 3. **保存为CSV**:使用DataFrame的`to_csv`方法导出 #### 完整代码示例 ```python import pickle import pandas as pd # 1. 读取PKL文件(注意替换实际路径) input_path = 'your_file.pkl' # 原始PKL文件路径 output_path = 'converted.csv' # 输出CSV路径 with open(input_path, 'rb') as f: # 尝试不同编码方案处理特殊字符 try: data = pickle.load(f) # 默认编码 except UnicodeDecodeError: f.seek(0) # 重置文件指针 data = pickle.load(f, encoding='latin1') # 备用编码 # 2. 换为DataFrame # 根据数据结构选择换方式 if isinstance(data, dict): df = pd.DataFrame.from_dict(data) elif isinstance(data, list): df = pd.DataFrame(data) else: df = pd.DataFrame([data]) # 单个对象处理 # 3. 导出CSV(不包含行索引) df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8') ``` #### 编码处理建议 - 常见备选编码(参考引用[1][2]): ```python # 尝试顺序:latin1 > iso-8859-1 > bytes encodings = ['latin1', 'iso-8859-1', 'bytes'] for enc in encodings: try: data = pickle.load(f, encoding=enc) break except: continue ``` #### 特殊场景处理 1. **NumPy数组数据**(参考引用[2]): ```python import numpy as np if isinstance(data, np.ndarray): df = pd.DataFrame(data) ``` 2. **多级嵌套结构**: 需要先进行数据扁平化处理: ```python from pandas import json_normalize if isinstance(data, list) and all(isinstance(i, dict) for i in data): df = json_normalize(data) ```
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