python 按时间戳删除32×32数组的前2列和后9列

还是雨滴谱文件，这次尝试批量处理

首先处理1个单独的txt文件

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""

@author:Suyue
@file:raindrop.py
@time:2025/01/15
{DAY}
@desc:
"""
import numpy as np
import re


def process_file(input_file, output_file):
    # 用于匹配时间戳的正则表达式（这里需要根据你的时间戳格式进行修改）
    timestamp_pattern = re.compile(r'^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}$')

    current_array = []
    timestamp = None
    results = []

    with open(input_file, 'r') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()

            # 检查是否是时间戳
            if timestamp_pattern.match(line):
                # 如果当前数组不为空，说明我们完成了一个部分的读取
                if current_array:
                    # 将当前数组转换为numpy数组，并删除前2列和后9列
                    array = np.array(current_array, dtype=int)  # 假设数据是浮点数
                    processed_array = array[:, 2:-9]  # 删除前2列和后9列

                    # 如果没有超出边界，则保存结果
                    if processed_array.shape[1] > 0:
                        results.append((timestamp, processed_array))

                # 更新时间戳和当前数组
                timestamp = line
                current_array = []
            else:
                # 如果不是时间戳，则假设是数组数据（需要根据实际情况调整）
                # 这里假设数据是用空格分隔的浮点数
                if line:  # 避免处理空行
                    row = list(map(int, line.split()))
                    current_array.append(row)

    # 检查最后一个数组（如果有的话）
    if current_array:
        array = np.array(current_array, dtype=int)
        processed_array = array[:, 2:-9]
        if processed_array.shape[1] > 0:
            results.append((timestamp, processed_array))

    # 将结果保存到输出文件
    with open(output_file, 'w') as out_f:
        for ts, array in results:
            # 写入时间戳（可以根据需要调整格式）
            out_f.write(f"{ts}\n")
            # 写入处理后的数组数据
            for row in array:
                out_f.write(" ".join(map(str, row)) + "\n")
            out_f.write("\n")  # 每个部分之间用空行分隔


# 使用示例
input_file = 'D:/rain/53464-20230627202000-20230627202159-0.txt'
output_file = 'D:/rain/53464-20230627202000-20230627202159-1.txt'
process_file(input_file, output_file)