python - 通过连接多个文件创建的文本文件的交互式 3D 散点图

Question

我在一个目录中有多个具有特定文件名格式的文本文件，我想将所有文件中的所有内容连接到一个 .csv 文件，并且需要使用最终的特定数据列制作交互式 3D 散点图CSV 文件。为此，我尝试将文件的数据连接成一个。但我的输出有大约 5000 个条目，而不是 500 个(在 500 个条目之后，值会重复)。帮我找出错误所在。

[交互式绘图:可以使用鼠标放大/缩小/旋转绘图]

import fnmatch
import pandas as pd

data = pd.DataFrame()
for f_name in os.listdir(os.getcwd()):
 if fnmatch.fnmatch(f_name, 'hypoDD.reloc.*'):
     print(f_name)
     df=pd.read_csv(f_name,header=None,sep="\s+|\t")
     data=data.append(df,ignore_index=True)
     #print(data)


data.to_csv('outfile.txt',index=False)

或者

我想使用每个文件中的特定数据列制作交互式单个 3D 散点图，并且每个文件的数据应由不同的散点颜色表示。 (我有大约 18 个不同的文件，但我什至不知道 18 个不同的颜色名称!)

Answer 1

最后，我能够编写代码，即使该图需要更多修改，例如(放置轴限制，减小散点大小，根据每个文件给出散点颜色，Z轴方向应该向下)

建议？

import os
import glob

mypath = os.getcwd()
file_count = len(glob.glob1(mypath,"hypoDD.reloc.*"))
print("Number of clusters is:" ,file_count)

# Get .txt files

import fnmatch
import pandas as pd

data = pd.DataFrame()
for f_name in os.listdir(os.getcwd()):
 if fnmatch.fnmatch(f_name, 'hypoDD.reloc.*'):
     print(f_name)
     df=pd.read_csv(f_name,header=None,sep="\s+|\t")
     data=data.append(df,ignore_index=True)
     #print(data)


data.to_csv('outfile.txt',index=False)
latitude=data.iloc[:,1]
longitude=data.iloc[:,2]
depth=data.iloc[:,3]

scatter_data = pd.concat([longitude, latitude,depth], axis=1)
scatter_data.columns=['lon','lat','depth']

#------------------------------3D scatter--------------------------------
#----setting default renderer------------
import plotly.io as pio
pio.rrenderers
pio.renderers.default = "browser"
#-----------------------------------------
import plotly.express as px

fig = px.scatter_3d(scatter_data,x='lon', y='lat', z='depth')
fig.show()
fig.write_image("fig1.jpg")