大多数时候,FME都很给力,但一个月总有那么……那么……那啥来着。反正就是不好用了。就像这样:
你分析好数据,理清思路,然后开开心心的打开软件准备工作了。突然,蹦出 了一个error!什么情况,是我打开方式不对? 看日志分析数据错误原因吧,日志又写的不清不楚的。 直到写这篇推送,我都不知道到底出现了什么问题。但这并没有影响到我的工作,此路不通,换一条走就好了。
首先我找了一个别的excel文档试了一下,FME好像是正常的,没啥问题。 既然工具没问题,那问题肯定是就在数据上了? 我用excel打开了两个文件看了一下,好像也正常。完蛋,数据好像也没问题。此时,我内心慌的一批。 既然excel文档看起来也没问题,工具也没啥毛病,那问题也许就出现在了平台之间了。 所以,我打算在FME处理之前,再进行一步预处理。 虽然人工做预处理是肯定没问题的,但考虑到数据量还比较大,人工预处理耗时费力。再者,作为一个有追求的工具人,首先要考虑的方式肯定是:用工具!
尝试使用工具,来合并excel文档,把文档处理成FME可以支持的格式。 然后使用已有的模型来进行接下来的数据处理。
既然是处理excel文档,那就使用Python来测试一下。我随便读了几个文件夹下的文件,都没啥问题,显示都比较正常。
import pandas as pd
import os
#定义一个函数,把目录下的excel都合并在一起
def process_xls(pth,opth,oname):
files = os.listdir(pth)
os.chdir(pth)
features = []
for file in files:
tx = pd.read_excel(file)
tx['n'] = file
features.append(tx)
ox = pd.concat(features)
of = os.path.join(opth,oname)
ox.to_excel(of)
print(of)
p = 'excel数据路径'
op = '输出路径'
of = '输出文件名称'
#开始执行函数
process_xls(p,op,of)
其实,数据处理的模型我早就写好了,但是由于数据源发生了变化,我的FME不好用了。前面做的事情,就是让处理流程回归到正常
其实这个步骤,才是预处理,上面的Python应该叫预预处理了。
预处理成果
由于处理流程很复杂,我使用了书签来让模型看起来清爽一点(书签添加方式可以点击这里瞅一瞅)。在这个环节,我把上面预处理后的成果进行了三维化,直接处理成了模型。
数据处理成果
数据处理,相当复杂,中间涉及到的环节很多,说不定什么时候哪个工具或者数据源就掉了链子。再出现问题的时候,要尽快的去分析,找出问题出现的原因,能解决就解决,不能解决就想办法绕过去。所以多掌握点技能是很有必要的,毕竟,备选方案多一点。