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前言
小白记性不太好，边学边忘，寄希望于记录下来便于查找，提高效率。
整个过程基本是面向百度编程，很可能代码的某些用法、片段都是从网上大神的帖子里学来的，扔砖请手下留情。
欢迎交流，欢迎批评。
回顾
承接之前的文章: SWC格式文件读取与处理，有了新进展，遂记录下来。（不然真的容易忘）
如何快速查看swc数据？
今天发现使用”记事本”可以查看。鼠标右键swc格式文件，选择”打开方式”，找到”记事本”，查看成功。接下来根据数据特点可以进一步处理。【想去年我还下载了个AI CC2018软件来查看SWC数据，哈哈哈哈】
; 如何python读取数据？
之前的文章有介绍方法: SWC格式文件读取与处理。但是从现在的例子可以看到，数据的头部为#开始的数据，并且注释的列数与后边数据不同。下面是我测试成功的”升级版”读取方式。
1.何处下载数据？
下面用到的例子是从这里下载的–>: Janelia Station
2.观察数据
可以使用记事本打开快速查看，也可以用python的read_csv()。从例子可以看到，数据的头部为以井号开头的注释，下面为数据。所以使用python处理时，可以通过”#”删除前面的注释。
3. 我如何读入数据的？
【如果不去找到最大列数，这个例子会报错，当时花了很长时间才解决。所以下面的代码有col_count那一行】
import pandas as pd
with open(file_path) as temp_f:
col_count = [len(l.split(",")) for l in temp_f.readlines()]
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 = df.loc[df[0].str.startswith("#"),:]
df_head.set_index(0,inplace = True)
df = df.loc[~(df[0].str.startswith("#")),:]
这样， df里保存了每个样本点的数据， df_head保存的是注释内容。
读完了呢？
只要成功读入，下面再分析啥，应该都不难了，关于我在分析过程中用到的pandas命令，大概下一篇总结吧。
对于没用过pandas的伙伴，这里强烈推荐一个pandas入门视频，我之前在火车上看收获颇丰。
是B站上的一个课: Pandas数据分析从入门到实战
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43803950/article/details/114837694
Author: 煦煦向前
Title: swc神经元数据的使用和Python分析
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