ASCII表格 (astropy.io.ascii ）¶
介绍¶
astropy.io.ascii 提供通过内置的读写各种ASCII数据表格式的方法 扩展读取器类 . 重点是灵活性和使用方便性，尽管读者可以选择使用一个不太灵活的基于C的引擎进行读写以提高性能。
下面显示了一些可用的ASCII格式，而 Supported formats 包含完整列表。
Basic：具有可自定义分隔符和标头配置的基本表Cds： CDS format table （也是Vizier和ApJ机器可读表格）Daophot：IRAF DAOphot包中的表FixedWidth：具有固定宽度列的表（另请参见 固定宽度画廊 ）HTML：包含在<table>标记中的HTML格式表Latex：数据值位于tabular环境Rdb：制表符分隔值，在列定义行后加一行
力量 astropy.io.ascii 是对天文学特定格式（通常包含元数据）和特殊数据类型（如 SkyCoord ， Time 和 Quantity . 对于以通用格式（如CSV）读取或写入大型数据表，请使用 Table - Pandas interface 是一个值得考虑的选项。
注解
也可以（并鼓励）使用 astropy.io.ascii 通过 Data Tables 包裹。看到了吗 统一文件读写接口 了解更多详细信息。
入门¶
阅读表格¶
大多数常见的ASCII表都可以用 read() 功能。假设您有一个名为 sources.dat 内容如下：
obsid redshift X Y object
3102 0.32 4167 4085 Q1250+568-A
877 0.22 4378 3892 "Source 82"
此表可与以下内容一起阅读：
>>> from astropy.io import ascii
>>> data = ascii.read("sources.dat")
>>> print(data)
obsid redshift X Y object
----- -------- ---- ---- -----------
3102 0.32 4167 4085 Q1250+568-A
877 0.22 4378 3892 Source 82
第一个论点 read() 函数可以是文件名、表的字符串表示形式或表行列表。返回值 (data 在这种情况下）是 Table 对象。
默认情况下， read() 会尽力的 guess the table format 通过尝试 supported formats .
警告
对于大文件，猜测文件格式通常很慢，因为读者尝试用每种允许的格式解析文件，直到一种格式成功为止。对于大文件，建议禁用猜测 guess=False .
如果猜测格式不起作用，比如对于格式异常的表，您可能需要给出 astropy.io.ascii 关于格式的其他提示。
实例¶
对于格式异常的表，请给出有关格式的其他提示：
>>> lines = ['objID & osrcid & xsrcid ',
... '----------------------- & ----------------- & -------------',
... ' 277955213 & S000.7044P00.7513 & XS04861B6_005',
... ' 889974380 & S002.9051P14.7003 & XS03957B7_004']
>>> data = ascii.read(lines, data_start=2, delimiter='&')
>>> print(data)
objID osrcid xsrcid
--------- ----------------- -------------
277955213 S000.7044P00.7513 XS04861B6_005
889974380 S002.9051P14.7003 XS03957B7_004
如果文件的格式已知（例如，它是固定宽度表或IPAC表），则为 format 中某个值的参数 supported formats . 例如：：
>>> data = ascii.read(lines, format='fixed_width_two_line', delimiter='&')
对于CSV等更简单的格式， read() 将自动尝试使用Cython/C解析引擎进行读取，这比普通Python实现（如中所述）快得多 快速ASCII I/O ). 如果快速引擎失灵， read() 默认情况下将依赖于Python阅读器。争论 fast_reader 可以指定来控制此行为。例如，要禁用快速引擎：
>>> data = ascii.read(lines, format='csv', fast_reader=False)
要阅读非常大的表格，请参阅 分块阅读大表 或使用 pandas （见下文注释）。
注解
通过指定包含纯字符的Python表来支持读取 encoding 参数。快速C阅读器不支持unicode。对于包含unicode的大数据文件，建议使用 pandas 并转换为 Table 通过 Table - Pandas interface .
书写表格¶
这个 write() 函数提供了一种将数据表写入格式化ASCII表的方法。
实例¶
以下命令将表作为简单的空格分隔文件写入：
>>> import numpy as np
>>> from astropy.table import Table, Column, MaskedColumn
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = x ** 2
>>> data = Table([x, y], names=['x', 'y'])
>>> ascii.write(data, 'values.dat', overwrite=True)
这个 values.dat 文件将包含：
x y
1 1
2 4
3 9
支持的大多数输入读取器格式 astropy.io.ascii 阅读也支持写作。这为写作的格式提供了很大的灵活性。下面的示例将数据作为LaTeX表写入，使用选项将输出发送到 sys.stdout 而不是文件：
>>> import sys
>>> ascii.write(data, sys.stdout, format='latex')
\begin{table}
\begin{tabular}{cc}
x & y \\
1 & 1 \\
2 & 4 \\
3 & 9 \\
\end{tabular}
\end{table}
还有一个用于编写简单格式的更快的Cython引擎，对于这些格式，默认情况下是启用的（请参见 快速ASCII I/O ). 要停用此引擎，请使用参数 fast_writer ：：
>>> ascii.write(data, 'values.csv', format='csv', fast_writer=False)
最后，可以在 ECSV格式 它允许保留表元数据，如列数据类型和单元。这样，一个数据表（包括一个带屏蔽项的表）可以存储并以ASCII形式读回，而不会丢失信息。
>>> t = Table(masked=True)
>>> t['x'] = MaskedColumn([1.0, 2.0], unit='m', dtype='float32')
>>> t['x'][1] = np.ma.masked
>>> t['y'] = MaskedColumn([False, True], dtype='bool')
>>> import io
>>> fh = io.StringIO()
>>> t.write(fh, format='ascii.ecsv')
>>> table_string = fh.getvalue()
>>> print(table_string)
# %ECSV 0.9
# ---
# datatype:
# - {name: x, unit: m, datatype: float32}
# - {name: y, datatype: bool}
x y
1.0 False
"" True
>>> Table.read(table_string, format='ascii')
<Table masked=True length=2>
x y
m
float32 bool
------- -----
1.0 False
-- True
注解
对于大多数支持的格式，您可以编写一个屏蔽表，然后将其读回，而不会丢失有关屏蔽表项的信息。这是通过使用一个空白字符串条目来指示一个屏蔽（丢失）值来实现的。见 错误或缺少值 有关详细信息，请参阅。
支持的格式¶
支持的完整列表 format 下面给出了ASCII表的值和相应的格式类型。这个 Write 列指示哪些格式支持写入功能，并且 Fast 列指示哪些格式与用于读写的快速Cython/C引擎兼容。
格式 |
写 |
快的 |
描述 |
|---|---|---|---|
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是的 |
|
|
|
是的 |
是的 |
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||
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是的 |
是的 |
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是的 |
是的 |
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||
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是的 |
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是的 |
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是的 |
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是的 |
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是的 |
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是的 |
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是的 |
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是的 |
是的 |
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是的 |
是的 |
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|
是的 |
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|
||
|
是的 |
是的 |
|
使用 astropy.io.ascii¶
使用细节 astropy.io.ascii 在以下章节中提供：
性能提示¶
默认情况下，当试图读取一个文件时，读取器会猜测其格式，这涉及到尝试使用许多不同的读取器来读取该文件。为了在处理大型表时获得更好的性能，建议显式指定格式和任何选项，并关闭猜测。
例子¶
如果您正在读取一个简单的CSV文件，其中包含一行标题和列名，请执行以下操作：
read('example.csv', format='basic', delimiter=',', guess=False) # doctest: +SKIP
至少可以比以下速度快一个数量级：
read('example.csv') # doctest: +SKIP
参考/API¶
astropy.io.ascii包裹¶
一个可扩展的ASCII表读写器。
功能¶
|
返回一个元组，该元组包含将列表转换为numpy数组的函数，以及由转换函数生成的类型。 |
返回上次调用的尝试读取格式的回溯 |
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|
初始化一个表读取器，允许进行常见的自定义。 |
|
初始化表编写器以允许进行常见的自定义。 |
|
读取输入 |
|
设置的默认值 |
|
写入输入 |
Classes¶
|
AASTeX格式表。 |
|
所有其他数据类型的子类。 |
|
基表数据读取器。 |
|
基表头读取器 |
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从表输入中获取行并返回行列表。 |
以列名称键控的列对象的dict形式输出表。 |
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|
类提供方法，以使用指定的头、数据、输入程序和输出器实例读取和写入ASCII表。 |
|
基本拆分器，它使用python的split方法来完成工作。 |
|
以字符分隔的表，顶部有一个标题行。 |
|
基本表数据读取器 |
|
基本表头读取器 |
|
CDS格式表。 |
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表列。 |
以字符分隔的表，列名称位于注释行中。 |
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输入行结束于 |
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CSV（逗号分隔值）表。 |
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DAOphot格式表。 |
使用PythonCSV将字符串拆分为列的默认类。 |
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ECSV（增强字符分隔值）格式表。 |
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该类用于处理普通 |
|
更快速的版本 |
|
普通版的更快版本 |
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这个类使用fastcengine读取没有标题行的表。 |
|
更快速的版本 |
|
普通版的更快版本 |
|
固定宽度表格，具有定义列名和位置的单标题行。 |
基表数据读取器。 |
|
固定宽度的表头读取器。 |
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|
没有标题行的固定宽度表格。 |
基于固定起始位置和结束位置的分割线 |
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|
具有两个标题行的固定宽度表格。 |
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描述浮点数据。 |
|
HTML格式表格。 |
指示输入表在某种程度上不一致。 |
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描述整数数据。 |
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IPAC格式表。 |
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Latex 格式表。 |
|
没有标题行的字符分隔表。 |
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超类 |
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指示列由数值数据组成。 |
指示读取器无法处理传递的参数。 |
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快速漂亮的绘图表。 |
|
reStructuredText简单格式表。 |
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以制表符分隔的文件，在列定义行后添加一行，指定数字（N）或字符串数据。 |
|
SExtractor格式表。 |
|
指示列由文本数据组成。 |
|
制表符分隔的表。 |
将表输出为astropy.table.table对象。 |
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