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【保姆级教程】什么是 .tdms 文件?Excel TDM Add-In 插件安装及 Python 读取代码详解

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在工程测试、自动化测量和实验室研究中,我们经常会遇到一种后缀为 .tdms 的文件。

对于初次接触的人来说,双击打不开,用记事本打开全是乱码,往往会让人感到头疼。

目录 一、什么是 .tdms 文件?

二、 Excel 安装 TDM/TDMS 插件详细教程 2.1 下载TDM Excel Add-In插件 2.2 安装插件 2.3 插件验证 三、使用Python读取.tdms文件 3.1安装依赖 3.2 完整读取示例代码 四、总结 一、什么是 .tdms 文件?

.tdms 全称为 Technical Data Management Streaming,是由美国国家仪器公司(National Instruments, 简称 NI)推出的一种二进制数据存储格式。

它通常由 LabVIEW 等测试测量软件生成。

为了应对高速、海量的测量数据存储,传统格式(如 txt、csv 或 Excel)往往会面临读写速度慢、文件体积过大的问题。

TDMS 格式应运而生,它具有以下核心优势: 读写速度极快: 专为高速数据流设计,适合几百 MB 甚至 GB 级别的测试数据。

结构清晰: 采用三层级层次结构:文件 (File) -> 组 (Group) -> 通道 (Channel),自带丰富的属性描述(如单位、测试时间、传感器型号等)。

二、 Excel 安装 TDM/TDMS 插件详细教程 如果是日常查看和简单分析,不需要写代码,直接使用办公神器 Excel 配合官方插件即可完美解决。

2.1 下载TDM Excel Add-In插件 下载官方插件 前往 NI 官方网站,搜索并下载 “TDM Excel Add-In”(完全免费)。

也可以直接在搜索引擎中搜索 “NI TDM Excel Add-In 下载”。

我已经下载好插件,直接获取插件方法文章末扫码到「视觉研坊」中回复关键字: TMDS插件 ,会自动回复下载链接。

下载解压后的样子如下:

2.2 安装插件 保持 Excel 处于关闭状态,双击下载好的安装包。

选择解压安装路径:

2.3 插件验证 打开 Excel,在顶部菜单栏中,你会发现多出了一个名为 “加载项” (Add-Ins) 或直接显示为 “TDM Importer” 的选项卡。

直接打开本地磁盘中的.tdms文件,如下:

还可以找到.tdms文件直接双击打开或者打开方式选择Exel打开,如下:

插件会自动将 TDMS 的层级结构解析为 Excel 工作表 (Sheet),每个通道的数据会整齐地排列在各列中,并且保留了所有的属性信息,如下:

三、使用Python读取.tdms文件 Python社区提供了非常成熟的开源库 —— npTDMS,支持读取、写入TDMS文件,并可轻松转为pandas DataFrame进行分析。

3.1安装依赖

pip install nptdms numpy pandas

3.2 完整读取示例代码

from nptdms import TdmsFile

import pandas as pd

def read_tdms_file(file_path): print(f"正在读取文件: {file_path}")

# 1. 加载 TDMS 文件 tdms_file = TdmsFile.read(file_path)

# 2. 遍历并打印文件结构 (File -> Group -> Channel) for group in tdms_file.groups(): print(f"\n 找到组 (Group): {group.name}") for channel in group.channels(): data_length = len(channel[:]) print(f"通道 (Channel): {channel.name}, 数据长度: {data_length}")

# 3. 进阶用法:直接转换为 Pandas DataFrame (数据分析利器) # 这会将所有组和通道扁平化拼接成一个二维表 df = tdms_file.as_dataframe()

print("\n 数据已转换为 Pandas DataFrame,前 5 行数据如下:") print(df.head())

return df

# 运行测试 if __name__ == "__main__": # 请将此处的路径替换为您本地的 tdms 文件路径 read_tdms_file("test_data.tdms")

运行输出如下:

四、总结 以上就是关于 .tdms 文件的读取方法,不想写代码: 直接用 Excel + TDM Excel Add-In,轻松可视化。

数据读取分析则直接用代码读取。

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