本文簡要介紹python語言中 torchdata.datapipes.iter.CSVDictParser
的用法。
用法:
class torchdata.datapipes.iter.CSVDictParser(source_datapipe: IterDataPipe[Tuple[str, IO]], *, skip_lines: int = 0, decode: bool = True, encoding: str = 'utf-8', errors: str = 'ignore', return_path: bool = False, **fmtparams)
source_datapipe-源 DataPipe 包含文件名和 CSV 數據流的元組
skip_lines-每個文件開頭要跳過的行數
strip_newline-如果
True
,新行字符將被剝離decode-如果
True
,這將根據指定的encoding
解碼文件的內容encoding-文件的字符編碼(
default=’utf-8’
)errors-解碼時使用的錯誤處理方案
return_path-如果
True
,每一行將返回一個路徑和內容的元組,而不僅僅是內容
接受由文件名和 CSV 數據流的元組組成的 DataPipe,一次一行讀取並返回 CSV 文件中的內容(函數名稱:
parse_csv_as_dict
)。默認情況下,每個輸出都是
Dict
,但它取決於fmtparams
。每個文件的第一行,除非被跳過,否則將用作標題;標題行的內容將用作從其餘行生成的Dict
的鍵。示例
>>> from torchdata.datapipes.iter import FileLister, FileOpener >>> import os >>> def get_name(path_and_stream): >>> return os.path.basename(path_and_stream[0]), path_and_stream[1] >>> datapipe1 = FileLister(".", "*.csv") >>> datapipe2 = FileOpener(datapipe1, mode="b") >>> datapipe3 = datapipe2.map(get_name) >>> csv_dict_parser_dp = datapipe3.parse_csv_as_dict() >>> list(csv_dict_parser_dp) [{'key': 'a', 'item': '1'}, {'key': 'b', 'item': '2'}]
參數:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torchdata.datapipes.iter.CSVDictParser。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。