数据格式转换是科研工作中经常需要完成的任务。本程序实现了这个功能。将文本文件“TableS1.dat”中的数据读取，原文件格式为：
No Date Time Mag Dis
11999/07/2505:28:39.580
21999/07/2523:06:31.940
31999/08/0601:54:40.6001.012.5
41999/08/1708:01:14.260
51999/08/1923:15:47.3200.71
该文件数据间隔为空，但空格数不一致，有时还用的是制表符，因此程序开关一段代码（已经注释掉）实现的是将这个文本文件读取并转存为标准的CSV文件。
然后再读取CSV文件，完成北京时间转换为世界时，并另存为“UTC_Table.csv”。这段代码虽然不长，但实现了数据读取，处理，时间格式处理等功能，具有很好的参考价值。
完整代码如下：
import time
import pandas as pds
# 将原始数据文件TableS1.dat转成标准的CSV文件。注意原始文件中输入数据的空格不规范，空格数不相同，有的还是制表符。
# with open('newTableS1.csv', 'w') as f1:
# with open('TableS1.dat', 'r') as f2:
# for line in f2:
# old_line = line.strip().split('\t')
# new_line = [i for i in old_line if i != '']
# print(new_line)
# new_line = ','.join(new_line)
# print(new_line)
# f1.write(new_line + '\n')
data = pds.read_csv('newTableS1.csv')
btc_date = data['Date']
btc_time = data['Time']
with open('UTC_table.csv', 'w') as f:
f.write('No,Date,Time,Mag,Dis' + '\n')
for i in range(len(btc_date)):
hr, min, sec = btc_time[i].strip().split(':')
utc = btc_date[i] + '-' + hr
utc_str = time.strptime(utc, '%Y/%m/%d-%H') # 将当前时间字符串转换为结构化时间，注意，这里只把小时加进来，分和秒不影响北京时转世界时
utc_timestamp = time.mktime(utc_str) #将结构化时间转换为时间戳
new_date = time.gmtime(utc_timestamp) # 将时间戳转换成世界时结构化时间
utc_date = '/'.join([str(new_date.tm_year), str(new_date.tm_mon), str(new_date.tm_mday)])
utc_time = ':'.join([str(new_date.tm_hour), min, sec])
new_line = [str(data['No'].loc[i]), utc_date, utc_time, str(data['Mag'].loc[i]), str(data['Dis'].loc[i])]
new_line = [i for i in new_line if str(i) != 'nan'] # 删除空元素
line = ','.join(new_line)
print(line)
f.write(line + '\n')
.doc)
)
