swc神經元資料的使用和Python分析

讀完了呢？

為啥這麼多廢話？

承接之前的文章: swc格式檔案讀取與處理，有了新進展，遂記錄下來。（不然真的容易忘）

之前的文章有介紹方法: swc格式檔案讀取與處理。但是從現在的例子可以看到，資料的頭部為#開始的資料，並且注釋的列數與後邊資料不同。下面是我測試成功的"公升級版"讀取方式。

可以使用記事本開啟快速檢視，也可以用python的read_csv()。從例子可以看到，資料的頭部為以井號開頭的注釋，下面為資料。所以使用python處理時，可以通過「#」刪除前面的注釋。

【如果不去找到最大列數，這個例子會報錯，當時花了很長時間才解決。所以下面的**有col_count那一行】

import pandas as pd

with
open
(file_path)
as temp_f:
# 用col_count列表存放檔案每一行的列數
col_count =
[len
(l.split(
",")
)for l in temp_f.readlines()]
# 這裡計算原始檔案的最大列數,並利用這個最大列數生成了列名的列表
column_names =
[i for i in
range
(max
(col_count))]
df = pd.read_csv(file_path, skip_blank_lines=
true
, header=
none
, names=column_names)
# df_head 儲存資料介紹
df_head = df.loc[df[0]
.str
.startswith(
"#"),:
]# 上句是因為，觀察資料注釋以#開頭，所以通過startswith('#')篩選出注釋部分 
df_head.set_index(
0,inplace =
true
)# df儲存樣本點資料
df = df.loc[
~(df[0]
.str
.startswith(
"#")),
:]# 這句比較妙，找了好久才發現df可以通過~取反進行查詢。

感覺我的記錄有點像講故事，碎碎念很多，哈哈哈。這實在是因為我想把取得的一點點進展講給別人聽，而周圍的朋友因為方向不同，沒人可講。寫部落格就當滿足我的分享欲和說話欲了。有了其他收穫再來更新，拜拜~

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