不只我一个

最新推荐文章于 2023-02-12 15:53:52 发布
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分类专栏： 所思所想
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfive5/article/details/7794952
作者在医院就诊过程中发现了设计上的不合理之处，比如将B超室设置在四楼，导致患者需要上下楼奔波，提出了改进意见。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

不只我一个

班车上，又一次被《企业XXX>打动，因为过往的设计经历，现在还存在书中一些问题.  存在即合理。

昨天医院归来，又一次“过关”。发现医院的设计太不合理，把B超建到4楼，关于病人一路跑上跑下。真想是医院领导也身怀五甲去感受一下。


安静---我家有一个水龙王，本来以为昨天大下特下，结果只是滴了几点。





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压缩包不只有一个文件
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<think>好的，我现在需要解决用户在使用pandas的read_csv读取压缩包时遇到的NotADirectoryError错误，特别是当压缩包内含有多个文件的情况。用户之前已经尝试过直接指定压缩包内的某个文件路径，但出现了错误。根据用户提供的引用资料和我自己的知识，我需要思考如何正确读取多个文件的压缩包。首先，根据引用[2]中的信息，当压缩包中有多个文件时，直接使用pd.read_csv('data.zip')会报错，因为Pandas默认只允许压缩包内有一个文件。用户的问题正是因为压缩包里有多个文件，导致路径被误认为是目录，从而引发NotADirectoryError。因此，直接使用read_csv并指定压缩方式可能不适用，需要其他方法。接下来，引用[3]提到可以使用zipfile模块来逐个处理压缩包内的文件。这似乎是一个可行的方案。用户需要先解压或访问压缩包中的特定文件，然后逐个读取。例如，使用zipfile.ZipFile打开压缩包，获取文件列表，然后循环读取每个CSV文件。这样可以避免路径错误，同时处理多个文件的情况。 另外，引用[1]中的例子展示了如何处理读取CSV时可能出现的错误，比如跳过错误行。这可能对用户有帮助，尤其是在处理多个文件时，某些文件可能存在格式问题，需要异常处理来增强代码的健壮性。 现在，我需要将这些信息整合成一个解决方案。首先，明确错误的原因：用户试图通过路径'data.zip/AA00001.csv'来访问压缩包内的文件，但Pandas无法直接将压缩包视为目录来访问内部文件。正确的做法是使用zipfile模块显式打开压缩包，并逐个读取其中的文件。 因此，步骤应该是：1）使用zipfile列出压缩包内的所有文件；2）逐个打开这些文件并用pandas读取。如果用户需要合并多个CSV文件，可以进一步使用pd.concat。此外，需要处理可能的编码问题，如GBK，这在用户之前的代码中已经提到。 另外，需要考虑压缩包内可能存在非CSV文件的情况，需要过滤出.csv文件。同时，如果压缩包内文件较多，可能需要分批处理或并行读取以提高效率，但用户当前的问题可能只需要基本的处理方法。最后，生成相关问题，帮助用户扩展了解如何处理类似问题，比如批量读取、加密压缩包、中文文件名等。</think>### 解决NotADirectoryError与多文件压缩包读取方案 #### 错误原因分析 当使用`pd.read_csv('data.zip/AA00001.csv')`格式时，系统会错误地将压缩包路径视为目录路径，引发`NotADirectoryError`。Pandas默认仅支持读取**单文件压缩包**，当压缩包内存在多个文件时需特殊处理[^2]。 --- #### 核心解决方法（分步指南） ##### 方法1：使用`zipfile`模块显式读取 ```python import zipfile import pandas as pd # 打开压缩包并列出所有文件 with zipfile.ZipFile('data/data340622/data.zip') as z: # 筛选CSV文件（避免其他类型文件干扰） csv_files = [f for f in z.namelist() if f.endswith('.csv')] # 逐个读取并合并（示例） dfs = [] for csv_file in csv_files: with z.open(csv_file) as f: # 处理GBK编码（根据实际需求调整） df = pd.read_csv(f, encoding='GBK') dfs.append(df) full_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) ``` ##### 方法2：多文件压缩包预处理（推荐） 若需保持单文件读取方式，需确保压缩包内仅含一个文件。可通过以下命令重新打包： ```bash # 将多个CSV文件合并后重新压缩（Linux/Mac示例） cat *.csv > combined.csv && zip data.zip combined.csv ``` 之后直接读取： ```python df = pd.read_csv('data.zip', compression='zip', encoding='GBK') ``` --- #### 关键参数说明 | 参数 | 作用 | 示例值 | |------|------|--------| | `compression` | 指定压缩类型 | `'zip'`, `'gzip'` | | `encoding` | 处理中文编码 | `'GBK'`, `'utf-8'` | | `error_bad_lines` | 跳过错误行 | `False`[^1] | --- #### 验证代码有效性 ```python # 检查压缩包内容结构 with zipfile.ZipFile('data.zip') as z: print(z.namelist()) # 输出：['AA00001.csv', 'AA00002.csv', ...] ``` --- #### 高级场景处理 - **动态文件选择**：通过正则匹配特定文件名 ```python import re target_files = [f for f in csv_files if re.match(r'AA\d{5}\.csv', f)] ``` - **内存优化**：分块读取大文件 ```python chunk_iter = pd.read_csv(z.open('large.csv'), chunksize=10000) for chunk in chunk_iter: process(chunk) # 自定义处理函数 ``` --- ### 数学表达验证 假设压缩包内每个CSV文件的数据结构满足： $$ \forall f \in \text{csv_files}, \quad \text{columns}(f) = [C_1, C_2, \dots, C_n] $$ 则合并后的数据框维度为： $$ \text{dim}(\text{full_df}) = \left( \sum_{f} |f|, n \right) $$ 其中$|f|$表示单个文件的行数。 ---
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