从 CSV 计算每一行 - 使用 Python 文件

Question

我想用 Python 对 csv 文件中的每一行进行计算。

这是 loaddataa 文件：

import os

import pandas as pd

def loadData(relativPath):

    files = os.listdir(relativPath)

    path = os.path.abspath(relativPath)

    datas = list()

    for file in files:

        absPath = path + "/" + file

        print(absPath)

        data = pd.read_csv(absPath)

        datas.append(data)

    return datas

这些是我的第一步：

import math as m

import loaddataa as ld    

dataListStride = ld.loadData("../Data/Fabienne")

    indexStrideData = 1

    strideData = dataListStride[indexStrideData]

def horizontal(yAngle, yAcceleration, xAcceleration):

    a = (m.cos(yAngle)*yAcceleration)-(m.sin(yAngle)*xAcceleration)

    return a

resultsHorizontal = list()

for i in range (len(strideData)):

    strideData_yAngle = strideData.to_numpy()[i, 2]

    strideData_xAcceleration = strideData.to_numpy()[i, 4]

    strideData_yAcceleration = strideData.to_numpy()[i, 5]

    ......

    ......

在 for - 循环中我不知道如何继续下去。csv - 文件由 9 列和 150 行组成。对于计算，我只需要第 2、4 和 5 列。使用中的公式进行的计算def horizontal应在每一行上执行，因此最后我有 150 个值。我希望很清楚我想做什么。

谢谢你帮助我。

Answer 1

在每个循环中调用该horizontal()函数，并使用 将结果添加到您的列表中resultsHorizontal.append()。代码：resultsHorizontal = list()for i in range (len(strideData)):    strideData_yAngle = strideData.to_numpy()[i, 2]    strideData_xAcceleration = strideData.to_numpy()[i, 4]    strideData_yAcceleration = strideData.to_numpy()[i, 5]    resultsHorizontal.append(horizontal(strideData_yAngle, strideData_yAcceleration, strideData_xAcceleration))