Python处理字符串数据将其转化为整型数据

这是读取到的CAN数据段：x| 00 02 51 00 01 05 00 00

0	0	0	2	5	1	0	0	0	1	0	5	0	0	0	0
符号位	百位	十位	个位	.0	.00	符号位	百位	十位	个位	.0	.00

import  numpy as np
import pandas as pd
import csvff = "1611WORK28-1.csv"#最后处理完的数据存放的文件名#将TXT文件（提前使用notepad++转成UTF-8编码）转化为CSV数据格式并且将角度数据存储到column数列中
with open(ff, 'w') as f:f_csv = csv.writer(f)for line in open('temp.txt', 'r'):new_line = line.strip().split("\t")f_csv.writerow(new_line)
a = pd.read_csv(ff)
txtDF = pd.DataFrame(a)
txtDF.to_csv(ff,index= False)#读取CSV文件，并且将所需要处理的一整列存储在column列表中
with open(ff,'rt') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)column = [row[0] for row in reader]#print (column[0])#这个输出用来检测自己能否正常读取所需要的列i = 1#读取列表时从下标1开始，（下标0是Header，如果有的话）
j = len(column)-1#获取列表长度Roll_Data_lists = []#横滚角数据存储列表
Pitch_Data_lists = []#俯仰角数据存储列表#列表中的数据形式是字符串数字，需要把列表中字符串转化为单个字符数字，存储到Datas_char中，再使用map函数将其转化为整型数字
while i <= j:#str1 = "x| 00 00 13 00 00 04 00 00 "#原始字符串数据#这个用来测试整型数字的转化Datas = list(column[i])#将字符串转换为单个字符列表Datas_Char = []#单个字符存储列表#将Datas列表中的无用字符剔除后存储在Datas_Char中for data in Datas:if ('0'<= data <='9'):Datas_Char.append(data)#将字符串列表转换为整数列表Datas_Int = list(map(int, Datas_Char))#读取俯仰角各个位数据Sing_Figure_Pitch         = Datas_Int[0]#符号位正负号Bai_Figure_Pitch          = Datas_Int[1]#百位Shi_Figure_Pitch          = Datas_Int[2]#十位Ge_Figure_Pitch           = Datas_Int[3]#个位Point_One_Figure_Pitch    = Datas_Int[4]#小数点后一位Point_Two_Figure_Pitch    = Datas_Int[5]#小数点后二位#合并计算俯仰角大小储存在Pitch_Data中。Sing_Figure_Pitch为0，角度为正，为1，角度为负if Sing_Figure_Pitch:Pitch_Data = (Bai_Figure_Pitch*100 + Shi_Figure_Pitch*10 + Ge_Figure_Pitch + Point_One_Figure_Pitch*0.1 + Point_Two_Figure_Pitch*0.01)*(-1)else:Pitch_Data = (Bai_Figure_Pitch * 100 + Shi_Figure_Pitch * 10 + Ge_Figure_Pitch + Point_One_Figure_Pitch * 0.1 + Point_Two_Figure_Pitch * 0.01)Pitch_Data = round(Pitch_Data, 2)#数据精确到小数点后两位#print(Pitch_Data)#这个用来测试所需数据是否成功转化为整型并读取Pitch_Data_lists.append(Pitch_Data)#俯仰角存储到列表中#读取横滚角各个位数据Sing_Figure_Roll         = Datas_Int[6]#符号位Bai_Figure_Roll          = Datas_Int[7]#百位Shi_Figure_Roll          = Datas_Int[8]#十位Ge_Figure_Roll           = Datas_Int[9]#个位Point_One_Figure_Roll    = Datas_Int[10]#小数点后一位Point_Two_Figure_Roll    = Datas_Int[11]#小数点后二位#合并计算横滚角大小储存在Roll_Data中。Sing_Figure_Roll为0，角度为正；为1，角度为负if Sing_Figure_Roll:Roll_Data = (Bai_Figure_Roll*100 + Shi_Figure_Roll*10 + Ge_Figure_Roll + Point_One_Figure_Roll*0.1 + Point_Two_Figure_Roll*0.01)*(-1)else:Roll_Data = (Bai_Figure_Roll*100 + Shi_Figure_Roll*10 + Ge_Figure_Roll + Point_One_Figure_Roll*0.1 + Point_Two_Figure_Roll*0.01)Roll_Data = round(Roll_Data, 2)#print(Roll_Data)#这个用来测试所需数据是否成功转化为整型并读取Roll_Data_lists.append(Roll_Data)i = i + 1#这两个输出函数用来测试整型数字列表能否成功读取
#print(Pitch_Data_lists)
#print(Roll_Data_lists)#将横滚角，俯仰角两列数据加到原来的CSV文件中ngData = pd.read_csv(ff)#读取CSV文件
ngData["Pitch"] = Pitch_Data_lists
ngData["Roll"] = Roll_Data_listsngData.to_csv(ff,index=False)#默认没有索引

处理前：

数据
x| 00 02 51 00 01 05 00 00
x| 00 01 26 00 00 06 00 00
x| 00 01 23 10 01 94 00 00
x| 00 01 57 00 00 07 00 00
x| 00 02 51 00 01 05 00 00

处理后：

数据,Pitch,Roll
x| 00 02 51 00 01 05 00 00,2.51,1.05
x| 00 01 26 00 00 06 00 00,1.26,0.06
x| 00 01 23 10 01 94 00 00,1.23,-1.94
x| 00 01 57 00 00 07 00 00,1.57,0.07
x| 00 02 51 00 01 05 00 00,2.51,1.05

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