关于划分数据库时及处理CSV文件的问题研究记录

最新推荐文章于 2022-04-08 01:45:33 发布

OOOrchid

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：记事文章标签： csv drop_duplicates

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43232373/article/details/90648254

本文记录了数据库整理的过程，包括将图像信息存储为CSV文件，使用`pd.drop_duplicates`函数去除重复行，合并多个CSV文件，并根据数据集绘制分布图。在操作中，作者发现并分享了关于PyCharm头文件注释的误解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

总体要求：
首先数据库的整理包括：

数据库中有252个文件夹，每个文件夹对应一个对象的人脸图像，为基于视频的连续帧，首先根据每幅图像的图像名，将其存成csv文件，包括 ***每幅图像的路径名、arousal值、valence值。***每一个文件夹，对应一个csv文件。
因为文件夹中存的为基于视频的连续帧，可能同一状态下的表情能持续n张图像，所以要对其进行精简，每一种不同A、V值对应的表情，只取第一张图像。
根据有可能某一人物对象对应n个视频，所以需要将同一人物对应的csv文件进行合并。
根据已经划分好的数据集，画出数据的整体分布图。

Here We Go~

1. 存储CSV并精简

首先文件夹长这个样子，图像名中包含了其arousal值和valence值，我们需要对字符串进行处理，得到对应的arousal、valence值保存。
在这里插入图片描述

import os, csv
import cv2 as cv
import pandas as pd

#首先进入根目录，遍历其下所有文件夹，并保存路径名
outer_path = r'F:\Database\Selected Image Quences per Video-AffWild'
folderlist = os.listdir(outer_path)
for folder in folderlist:
    inner_path = os.path.join(outer_path, folder)
    filelist = os.listdir(inn