python - 如何操作文件中的数据并对Python进行排序

Question

我有一个 .dat 文件，其中包含此信息(但真正的文件有数千行):

    n      a (au)  k0    k1 P1   k2 
    1    3.156653   2     3 5   -18 
    2    3.152517   2     5 5   -23 
    3    3.154422   3   -18 5    29 
    4    3.151668   3   -16 5    24 
    5    3.158629   5   -19 5    21 
    6    3.156970   5   -17 5    16 
    7    3.155314   5   -15 5    11 
    8    3.153660   5   -13 5     6 
    9    3.152007   5   -11 5     1 
   10    3.150357   5    -9 5    -4 

我通过以下方式加载数据:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *

n = array([])
a = array([])
k0 = array([])
k1 = array([])
p1 = array([])
k2 = array([])
p2 = array([])

l = np.loadtxt('pascal.dat', skiprows=1, usecols=(0,1,2,3,4,5)).T
n=append(n,l[0])
a=append(a,l[1])
k0=append(k0,l[2])
p1=append(p1,l[3])
k1=append(k1,l[4])
p2=append(p2,l[5])

我想使用“a(au)”列的值来计算“n”列的每个元素距给定中心的距离，因此:

center = 3.15204
for i in range(len(n)):
    distance = abs(center-a[i]))

好吧，现在我想重新编写 .dat 文件，同时考虑到距离值。因此，我想添加一个名为“distance”的新列，然后我想根据这个新参数对所有 n 行进行排序，首先是最小的(最接近中心的)，依此类推。

有什么建议吗？

Answer 1

我建议使用 pandas 库。将 .dat 文件作为数据帧读取 - 这是一个非常强大的工具，您可以通过它操作数据、添加列等。

import pandas as pd

with open('../pascal.dat') as f:
    df = pd.Dataframe(f)

center = 3.15

df['distance'] = abs(3.15 - df['a (au)'])