处理Python中.tar.Z压缩文件：使用tarfile模块解压并读取数据

import pandas as pd
import io
import tarfile
# from google.colab import files # 在Colab环境中需要此行来上传文件

# 假设您已在Colab环境中运行了 files.upload()
# uploaded = files.upload()
#
# # 获取上传文件的名称和字节内容
# # 假设您上传的文件名为 'diabetes-data.tar.Z'
# uploaded_file_name = list(uploaded.keys())[0] # 获取第一个上传文件的名称
# tar_z_bytes = uploaded[uploaded_file_name]

# --- 为了使代码在非Colab环境也能运行，我们模拟 tar_z_bytes ---
# 在实际应用中，tar_z_bytes 会来自 files.upload()
# 注意：在纯Python中创建LZH压缩的.tar.Z文件比较复杂，
# 此处假定 tar_z_bytes 已经是一个有效的 .tar.Z 文件的字节流。
# 实际操作时，您只需使用上面注释掉的 files.upload() 部分。
# 为了演示，这里使用一个简单的 tar.gz 模拟，并解释 .tar.Z 的处理方式。
# 请注意，对于真实的 .tar.Z 文件，tarfile 依赖系统是否有 'uncompress' 或兼容工具。
from io import BytesIO
import gzip
import os

# 创建一个模拟的CSV内容
csv_content = """sequenceName,TagIdentificator,timestamp,dateFORMAT,x-coordinate-of-the-tag,y-coordinate-of-the-tag,z-coordinate-of-the-tag,activity
seq1,tagA,1678886400,2023-03-15,10.1,20.2,30.3,running
seq2,tagB,1678886460,2023-03-15,11.1,21.2,31.3,walking
seq3,tagC,1678886520,2023-03-15,12.1,22.2,32.3,standing
"""
csv_filename_in_tar = 'diabetes_data.csv'

# 创建一个内存中的 .tar.gz 文件用于模拟
# 对于真实的 .tar.Z 文件，您会直接从 files.upload() 获取字节
tar_gz_buffer = BytesIO()
with tarfile.open(fileobj=tar_gz_buffer, mode='w:gz') as tar_gz:
    # 将CSV内容写入一个BytesIO对象，然后添加到tar归档
    csv_bytes = csv_content.encode('latin1') # 使用 latin1 编码
    info = tarfile.TarInfo(name=csv_filename_in_tar)
    info.size = len(csv_bytes)
    tar_gz.addfile(info, BytesIO(csv_bytes))
tar_gz_bytes = tar_gz_buffer.getvalue() # 这是模拟的 .tar.gz 文件的字节内容

# 在真实场景中，tar_z_bytes 会是您上传的 .tar.Z 文件的字节内容
# 例如：tar_z_bytes = uploaded['diabetes-data.tar.Z']
# 这里我们用 tar_gz_bytes 替代，并将在 tarfile.open 时使用 'r:gz' 模式
# 如果是真实的 .tar.Z，请使用 'r:compress' 模式
tar_data_bytes = tar_gz_bytes # 假设这是从 files.upload() 获得的字节

# 定义数据列名，与原始问题一致
columnsNames = [
    'sequenceName', 'TagIdentificator', 'timestamp', 'dateFORMAT',
    'x-coordinate-of-the-tag', 'y-coordinate-of-the-tag',
    'z-coordinate-of-the-tag', 'activity'
]

try:
    # 1. 将字节内容包装成 BytesIO 对象
    # 这是将内存中的字节数据当作文件来处理的关键
    tar_buffer = io.BytesIO(tar_data_bytes)

    # 2. 使用 tarfile 模块打开压缩归档
    # 对于 .tar.Z 文件，mode 应为 'r:compress'
    # 对于 .tar.gz 文件，mode 应为 'r:gz'
    # 对于 .tar.bz2 文件，mode 应为 'r:bz2'
    # 此处我们使用 'r:gz' 对应模拟数据，若为真实 .tar.Z 请改为 'r:compress'
    with tarfile.open(fileobj=tar_buffer, mode='r:gz') as tar:
        print("--- 归档文件内容列表 ---")
        # 3. 遍历归档内容，查找目标数据文件
        found_data_file = False
        for member in tar.getmembers():
            print(f"文件名: {member.name}, 大小: {member.size} 字节")

            # 假设您要找的是一个CSV文件，且知道其在归档内的名称或后缀
            if member.name.endswith('.csv'): # 根据实际情况调整判断条件
                print(f"找到目标数据文件: {member.name}，正在读取...")
                # 4. 提取目标文件的内容
                csv_file_obj = tar.extractfile(member)

                if csv_file_obj:
                    # 使用 pandas 读取提取的数据