表格数据#

的 QTable 和 Table 类包括两种方法， read() 和 write() ，这使得可以读取和写入文件。支持多种格式（请参阅 Built-in table readers/writers ）并且可以在 Table 类（请参阅 I/O Registry ).

表格格式

要使用此接口，请首先导入 Table 同学们，然后打电话给 Table read() 方法，例如文件名和文件格式 'ascii.daophot' ：

>>> from astropy.table import Table
>>> t = Table.read('photometry.dat', format='ascii.daophot')

可以使用URL直接从互联网加载表。例如，从CDS格式的Vizier目录下载表格 ('ascii.cds' ):

>>> from astropy.table import Table
>>> t = Table.read("ftp://cdsarc.unistra.fr/pub/cats/VII/253/snrs.dat",
...         readme="ftp://cdsarc.unistra.fr/pub/cats/VII/253/ReadMe",
...         format="ascii.cds")

对于某些文件格式，可以自动检测格式，例如，从文件扩展名：

>>> t = Table.read('table.tex')

对于写入表，可以显式指定格式：

>>> t.write(filename, format='latex')

至于 read() 方法，在某些情况下可能会自动识别格式。

底层文件处理程序还将自动检测各种压缩数据格式，并在Python安装支持的范围内解压缩它们（请参阅 get_readable_fileobj() ).

对于编写，还可以指定有关 Table serialization methods 通过 serialize_method 关键字参数。这允许精确控制写出某些列的方式，例如将ISO格式的时间列作为一对JD1/JD2浮点值（用于完全解析）或格式化的ISO日期字符串。

内置表读写器#

的 Table 类内置支持各种输入和输出格式，包括 astropy.io.ascii , FITS , HDF5 , Pandas , 镶木地板 ，而且 VO表 .

支持的格式和相应的类的完整列表如下表所示。这个 Write 列指示那些支持写入功能的格式，以及 Suffix 列指示指示特定格式的文件名后缀。如果 Suffix 是 auto ，则从文件本身自动检测格式。并非所有格式都支持自动检测。

格式

写

后缀

描述

ASCII码

是的

大多数支持格式的文本表（使用猜测）

ascii.aastex

是的

AASTex ：用于AAS期刊的AASTeX deluxetable

ascii.basic

是的

Basic ：带自定义分隔符的基本表

ascii.cds

不

Cds ：CDS格式表

ascii.commented_header

是的

CommentedHeader ：注释行中的列名

ascii.csv

是的

.csv文件

Csv ：带有逗号分隔值的基本表

ascii.daophot

不

Daophot ：IRAF DAOphot格式表

ascii.ecsv

是的

.ecsv系统

Ecsv ：具有增强CSV的基本表（支持元数据）

ascii.fixed_width

是的

FixedWidth ：固定宽度

ascii.fixed_width_no_header

是的

FixedWidthNoHeader ：固定宽度，无标题

ascii.fixed_width_two_line

是的

FixedWidthTwoLine ：具有第二条标题行的固定宽度

ascii.html

是的

.html格式

HTML ：HTML表格

ascii.ipac

是的

Ipac ：IPAC格式表

ascii.latex

是的

.tex公司

Latex ： Latex 表

ascii.mrt

是的

Mrt ：AAS机器可读表格格式

ascii.no_header

是的

NoHeader ：没有标题的基本表

ascii.qdp

是的

.qdp

QDP ：Quick和Dandy绘图仪文件

ascii.rdb

是的

.rdb文件

Rdb ：用类型定义标题行分隔的选项卡

ascii.rst

是的

.重新设置

RST ：restructedText简单格式表

ascii.sextractor

不

SExtractor ：SExtractor格式表

ascii.tab

是的

Tab ：带制表符分隔值的基本表

ascii.tdat

是的

.tdat

Tdat ：可移植数据库聚合表格式

适合

是的

汽车

fits ：灵活的图像传输系统文件

hdf5型

是的

汽车

HDF5 ：分层数据格式二进制文件

jsviewer

是的

JavaScript查看器格式（只写）

pandas.csv

是的

pandas.read_csv() 和 pandas.DataFrame.to_csv()

pandas.fwf

不

pandas.read_fwf() （固定宽度格式）

pandas.html

是的

pandas.read_html() 和 pandas.DataFrame.to_html()

pandas.json

是的

pandas.read_json() 和 pandas.DataFrame.to_json()

镶木地板

是的

汽车

Parquet ：Apache Parquet二进制文件

parquet.votable

是的

带有VOmetals表的拼花文件

pyarrow.csv

不

read_csv() ：高性能CSV阅读器

可听的

是的

汽车

votable ：虚拟天文台（VO）计划使用的表格格式

votable.parquet

是的

VOTables的拼花系列化。指定此格式进行写入，读取是自动的。

细节#

表序列化方法#

astropy 支持对写出（序列化）表中列的方式进行细粒度控制。例如，如果您要将ISO格式的时间列写入ECSV文本表文件，则您可能希望将其写入一对JD 1/JD 2浮点值以实现全分辨率（完美的“往返”），或者作为格式化的ISO日期字符串，以便您的其他应用程序可以轻松阅读这些值。

序列化的默认方法取决于格式（FITS、ECSV、HDF 5）。例如，HDF 5是一种二进制格式，因此将Time对象存储为JD 1/JD 2是有意义的，而ECSV是一种平面文本格式，通常您希望以与Time对象相同的格式查看日期。默认值还反映了试图最大限度地减少之间的兼容性问题 astropy 版本.例如，在能够作为JD 1/JD 2对写入之前的版本中，可以将时间列作为格式化字符串写入ECSV，因此ECSV的当前默认值是作为格式化字符串写入。

具有可配置序列化方法的两个类是 Time 和 MaskedColumn .每种格式的默认值如下：

格式

时间

MaskedColumn

FITS

jd1_jd2

null_value

ECSV

formatted_value

null_value

HDF5

jd1_jd2

data_mask

YAML

jd2_jd2

---

实例#

首先创建一个具有时间列和屏蔽列的表：：

>>> import sys
>>> from astropy.time import Time
>>> from astropy.table import Table, MaskedColumn

>>> t = Table(masked=True)
>>> t['tm'] = Time(['2000-01-01', '2000-01-02'])
>>> t['mc1'] = MaskedColumn([1.0, 2.0], mask=[True, False])
>>> t['mc2'] = MaskedColumn([3.0, 4.0], mask=[False, True])
>>> t
<Table masked=True length=2>
           tm             mc1     mc2
          Time          float64 float64
----------------------- ------- -------
2000-01-01 00:00:00.000      --     3.0
2000-01-02 00:00:00.000     2.0      --

现在指定您想要所有 Time 写为JD 1/JD 2的列和 mc1 列作为数据/掩码对写入ECSV：：

>>> serialize_method = {Time: 'jd1_jd2', 'mc1': 'data_mask'}
>>> t.write(sys.stdout, format='ascii.ecsv', serialize_method=serialize_method)
# %ECSV 1.0
 ...
# schema: astropy-2.0
 tm.jd1    tm.jd2  mc1  mc1.mask  mc2
2451544.0    0.5   1.0   True     3.0
2451546.0   -0.5   2.0   False     ""

（为清楚起见，增加了空格）

请注意， tm 列已替换为 tm.jd1 和 tm.jd2 列，同样也是一个新列 mc1.mask 已出现，并且它显式包含掩码值。当使用 ascii.ecsv 读取器，则重建原始列。

这个 serialize_method 参数可以用两种不同的方式设置：

  • 就像一根弦 data_mask . 然后，该值将应用于每一列，对于没有时间列的屏蔽表来说，这是一种方便的策略。

  • 作为一个 dict ，其中键可以是单个列名或类（如上面的示例所示），值是相应的序列化方法。

读取和写入列对象#

各个表列没有自己的读写功能，但很容易从表中仅选择一列（此处为“obetime”）进行写入：

>>> from astropy.time import Time
>>> tab = Table({'name': ['AB Aur', 'SU Aur'],
...              'obstime': Time(['2013-05-23T14:23:12', '2011-11-11T11:11:11'])})
>>> tab[['obstime']].write('obstime.fits')

注意符号 [['obstime']] 在最后一行中，用字符串列表对表进行索引，为我们提供了一个新表，其中包含字符串给出的列。由于内部列表只有一个元素，因此结果表只有一列。

然后，我们可以读回该单列表并从中提取列：：

>>> col = Table.read('obstime.fits').columns[0]
>>> type(col)
<class 'astropy.table.column.Column'>

关于文件名的注释#

这两个 read() 和 write() 方法可以接受以下形式的文件路径 ~/data/file.csv 或 ~username/data/file.csv 。这些以代字号为前缀的路径的展开方式与许多命令行实用程序相同，分别表示当前用户或指定用户的主目录。

命令行实用程序#

备注

在v7.1中， showtable 为了避免Debian上的名称冲突，现在不建议使用命令;使用 showtable-astropy 而不是.在将来的版本中将删除不推荐使用的命令。

为了方便起见，命令行工具 showtable-astropy 可用于打印统一I/O接口支持的格式的表格内容。

例子#

要在命令行上查看表的内容，请执行以下操作：

$ showtable-astropy astropy/io/fits/tests/data/table.fits

 target V_mag
------- -----
NGC1001  11.1
NGC1002  12.3
NGC1003  15.2

要获取有关使用和可用选项的完整文档，请执行 showtable-astropy --help .