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所以我已经尝试了一段时间,似乎遇到了障碍,需要帮助。
我有几个文本文件。没有写出来这里是一个例子:
2020
Grum Grum
Stamina: 20
Agility: 23
Strength: 20.5%
Resistances: 20-21-30
2020
Mondo Silo
Stamina: 23
Agility: 13
Strength: 10.5%
Resistances: 20-21-20
等等等等。有些是这样的,每 6 行开始一个新的统计文件,有些文本文件有它,所以每 10 行就有一个新的统计表。
我的目标是每次统计表结束时,将其放入行和列中。我认为这在电子表格术语中称为转置,但我知道我做错了什么。或者即使这样说是正确的..
例如,我希望文件在完成后看起来像这样。
Year | Name | Stamina | Agility | Str | Res
2020 | Grum Grum | Stamina: 20 | Agility: 23 | Strength: 20.5% | Resistances: 20-21-30
我已经尝试过 Numpy、Pandas 和 idk 我做错了什么,老实说不知道要搜索什么才能找到正确的答案。
如果我能得到任何帮助,我将不胜感激,这些文件非常大,我希望能够具体说明我需要统计表填写的列数。
如果您能提供帮助,在此先感谢您。
最佳答案
您可以试试这个来获取所需的数据框:
with open(r'test1.txt','r') as file:
data=file.read().split('\n\n')
data=[i.split('\n') for i in data]
df=pd.DataFrame(data,columns=['Year','Name','Stamina','Agility','Str','Res'])
print(df)
输出:
Year Name ... Str Res
0 2020 Grum Grum ... Strength: 20.5% Resistances: 20-21-30
1 2020 Mondo Silo ... Strength: 10.5% Resistances: 20-21-20
2 2020 Grum Grum ... Strength: 20.5% Resistances: 20-21-30
3 2020 Mondo Silo ... Strength: 10.5% Resistances: 20-21-20
要编写具有不同行数且具有相同结构的 .txt
文件列表的数据帧,您可以尝试:
import pandas as pd
files=['test1.txt','test2.txt'] #list of files
df=pd.DataFrame(columns=['Year','Name','Stamina','Agility','Str','Res']) #create the dataframe
for file in files: #we open each file
with open(r'path_of_files'+file,'r') as file_r:
data=file_r.read().strip().split('\n\n')
data=[i.split('\n') for i in data if i!=''] #get the rows
print(data)
s = pd.DataFrame(data, columns=df.columns)
df =pd.concat([df, s], ignore_index=True) #we append the new rows to the dataframe
print(df)
df.to_csv(r'test3.txt', sep='|', index=False) #write the final dataframe to the output file('test3.txt'), with '|' as separator
import pandas as pd
files=['test1.txt','test2.txt'] #list of files
for file in files: #we open each file
with open(r'path_of_files'+file,'r') as file_r, open(r'test3.txt', 'a') as fout:
data=file_r.read().strip().split('\n\n')
data=[i.split('\n') for i in data if i!='']
df=pd.DataFrame(data,columns=['Year','Name','Stamina','Agility','Str','Res']) #create a dataframe with the data of the current file
if files.index(file)==0:
fout.write(df.to_string( index = False)) #we let header=true to the first iteration to write the columns, and also write the data
else:
fout.write(df.to_string(header = False, index = False)) #we write the dataframe without the index and the columns names
fout.write('\n') #a newline to place correctly the next rows
示例
使用下面的一些虚拟文件 (test1.txt,test2.txt
),您可以看到包含两个选项的结果 (test3.txt
):
test1.txt
2020
Grum Grum
Stamina: 20
Agility: 23
Strength: 20.5%
Resistances: 20-21-30
2020
Mondo Silo
Stamina: 23
Agility: 13
Strength: 10.5%
Resistances: 20-21-20
test2.txt
2020
Grum Grum
Stamina: 20
Agility: 23
Strength: 20.5%
Resistances: 20-21-30
2020
Mondo Silo
Stamina: 23
Agility: 13
Strength: 10.5%
Resistances: 20-21-20
2020
Mondo Silo
Stamina: 23
Agility: 13
Strength: 10.5%
Resistances: 20-21-20
2020
Mondo Silo
Stamina: 23
Agility: 13
Strength: 10.5%
Resistances: 20-21-20
test3.txt(输出文件)使用选项 1
Year|Name|Stamina|Agility|Str|Res
2020|Grum Grum|Stamina: 20|Agility: 23|Strength: 20.5%|Resistances: 20-21-30
2020|Mondo Silo|Stamina: 23|Agility: 13|Strength: 10.5%|Resistances: 20-21-20
2020|Grum Grum|Stamina: 20|Agility: 23|Strength: 20.5%|Resistances: 20-21-30
2020|Mondo Silo|Stamina: 23|Agility: 13|Strength: 10.5%|Resistances: 20-21-20
2020|Mondo Silo|Stamina: 23|Agility: 13|Strength: 10.5%|Resistances: 20-21-20
2020|Mondo Silo|Stamina: 23|Agility: 13|Strength: 10.5%|Resistances: 20-21-20
test3.txt(输出文件)使用选项 2
Year Name Stamina Agility Str Res
2020 Grum Grum Stamina: 20 Agility: 23 Strength: 20.5% Resistances: 20-21-30
2020 Mondo Silo Stamina: 23 Agility: 13 Strength: 10.5% Resistances: 20-21-20
2020 Grum Grum Stamina: 20 Agility: 23 Strength: 20.5% Resistances: 20-21-30
2020 Mondo Silo Stamina: 23 Agility: 13 Strength: 10.5% Resistances: 20-21-20
2020 Mondo Silo Stamina: 23 Agility: 13 Strength: 10.5% Resistances: 20-21-20
2020 Mondo Silo Stamina: 23 Agility: 13 Strength: 10.5% Resistances: 20-21-20
关于python文本文件到行和列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62617866/
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