Python实现批量读取FITS文件表头并生成DataFrame需求

用Python的astropy（专门处理天文FITS文件）和pandas（处理表格数据）就能搞定，新手也能快速上手。

第一步：安装依赖库 #

先在命令行里装需要的工具：

pip install astropy pandas glob2

第二步：完整代码实现 #

把下面的代码复制过去，替换你的FITS文件所在路径即可：

import os
import glob
from astropy.io import fits
import pandas as pd

# 定义要提取的表头字段（除文件名外）
target_fields = ['IMAGE', 'OBJECT', 'FILTER', 'EXPTIME', 'DATE-OBS', 'RA', 'DEC']
# 存储所有文件数据的列表
all_data = []

# 遍历指定目录下的所有FITS文件（替换成你的实际路径，支持*.fits.gz这类压缩文件）
for file_path in glob.glob('/your/fits/files/directory/*.fits'):
    # 获取纯文件名（不含路径）
    file_name = os.path.basename(file_path)
    
    try:
        # 读取FITS文件的表头信息
        header = fits.getheader(file_path)
        # 提取目标字段，缺失字段用空值填充
        row_data = {'File': file_name}
        for field in target_fields:
            row_data[field] = header.get(field, pd.NA)
        
        # 将当前文件数据加入列表
        all_data.append(row_data)
    except Exception as e:
        # 处理读取失败的文件，打印错误信息但不中断程序
        print(f"读取文件 {file_name} 出错: {str(e)}")

# 把收集到的所有数据转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(all_data)

# 可选：把结果保存成CSV文件（方便后续查看或进一步处理）
df.to_csv('fits_summary.csv', index=False)

# 打印前5行数据验证结果
print(df.head())

关键注意事项 #

• 路径替换：务必把/your/fits/files/directory/*.fits改成你实际的FITS文件路径，比如./data/*.fits（相对路径）或D:\\fits_files\\*.fits（Windows路径注意转义）
• 字段大小写：FITS表头大小写敏感，如果你的字段名是小写形式（比如date-obs），要对应修改target_fields里的内容
• 缺失字段处理：代码中用pd.NA填充找不到的字段，你也可以改成自定义默认值（比如'未知'）
• 压缩文件支持：如果是.fits.gz格式的压缩文件，把glob匹配规则改成*.fits.gz即可，astropy会自动识别解压

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Henrique Lima