python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me

  • 原始txt文件

  • 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中



程序实现

import csv

filename = "./test/test.txt"

Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv"

Individual_log_file = "./test/Individual_test.csv"

DNA_log = []  # 精英种群个体日志mod9=1-8

Sum_log = []  # 精英种群总体日志mod9=0

DNA_Group = 7  # 表示每7条DNA组成一个组

# NO+'Sum 45.0 0.0 436.0 364.0 20.0\n'中属性一共6个属性，，则设为8列的二维数组

sum_evaindex = [[] for i in range(6)]

# 个体有8个属性，则设为8列的二维数组

Individual_evaindex = [[] for i in range(8)]

# 将txt中文件信息保存到Sum_log和DNA_log列表中

with open(filename, 'r') as f:

    i = 1

    for line in f.readlines():

        if i%9 == 0:

            Sum_log.append(line)

        else:

            DNA_log.append(line)

        i = i + 1

f.close()

# print(Sum_log)

# print(DNA_log)

# ['Sum 45.0 0.0 436.0 364.0 20.0\n', 'Sum 27.0 3.0 398.0 394.0 25.0\n', 'Sum 45.0 0.0 384.0 394.0 30.0']

# ['1\n', 'AAACAAGGAACAAACGCACA 18.0 0.0 58.0 50.0 52.5552 10.0\n', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG 9.0 0.0 60.0 52.0 48.662 0.0\n',

#  'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA 0.0 0.0 63.0 50.0 48.4427 0.0\n', 'GTGGTCACTCCTCGCAAATT 9.0 0.0 64.0 56.0 48.9881 0.0\n',

#  'TTCAACCATACAGGCCTCGT 0.0 0.0 63.0 53.0 48.9355 0.0\n', 'CAAATGTGAGGATTCGGACG 9.0 0.0 63.0 53.0 50.8708 0.0\n',

#  'CCGTGGTGAACTGGAGCGTT 0.0 0.0 65.0 50.0 44.924 10.0\n', '2\n', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG 9.0 0.0 53.0 58.0 48.662 0.0\n',

#  'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA 0.0 0.0 60.0 57.0 48.4427 0.0\n', 'CCACAACGCTCGAAGGCAAG 0.0 0.0 59.0 54.0 44.7269 10.0\n',

#  'AAGTACAGCGGGCCAATAGC 9.0 0.0 56.0 58.0 47.2114 5.0\n', 'CAAATGTGAGGATTCGGACG 9.0 0.0 59.0 53.0 50.8708 0.0\n',

#  'GAGAACGTTGAGTGAGCGTG 0.0 0.0 60.0 57.0 46.9033 5.0\n', 'GATGTTAAGTAGAGCAGAGG 0.0 3.0 51.0 57.0 52.383 5.0\n', '3\n',

#  'AAACAAGGAACAAACGCACA 18.0 0.0 45.0 57.0 52.5552 10.0\n', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG 9.0 0.0 52.0 59.0 48.662 0.0\n',

#  'CCACAACGCTCGAAGGCAAG 0.0 0.0 52.0 60.0 44.7269 10.0\n', 'AAGTACAGCGGGCCAAGATC 9.0 0.0 54.0 56.0 46.8607 5.0\n',

#  'CTCAGAAGATCTCGATGGCT 0.0 0.0 63.0 53.0 47.5395 0.0\n', 'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA 0.0 0.0 63.0 52.0 48.4427 0.0\n',

#  'TGCCGCAAACTACACACACG 9.0 0.0 55.0 57.0 47.45 5.0\n']

# 遍历行，并将列属性保存到对应列中

Sum_no = 1

for Sum in Sum_log:

    # print(Sum.split("\n")[0].split(" ")[1:])

    # ['45.0', '0.0', '436.0', '364.0', '20.0']

    # ['27.0', '3.0', '398.0', '394.0', '25.0']

    # ['45.0', '0.0', '384.0', '394.0', '30.0']

    sum_eva_index = Sum.split("\n")[0].split(" ")[1:]

    sum_evaindex[0].append(int(Sum_no))

    sum_evaindex[1].append(float(sum_eva_index[0]))  # Con

    sum_evaindex[2].append(float(sum_eva_index[1]))  # HP

    sum_evaindex[3].append(float(sum_eva_index[2]))  # Hm

    sum_evaindex[4].append(float(sum_eva_index[3]))  # Si

    sum_evaindex[5].append(float(sum_eva_index[4]))  # GC

    Sum_no = Sum_no + 1

# print(sum_evaindex[0])  # [45.0, 27.0, 45.0]

# 遍历个体信息，并将其保存到Individual_evaindex列表中

dna_log_no = 0

for dna_log in DNA_log:

    if (dna_log_no + 1)%8 == 1:

        # print(int(dna_log.split("\n")[0]))

        # 以列存储序号值，并且重复DNA_Group次

        for i in range(DNA_Group):

            Individual_evaindex[0].append(int(dna_log.split("\n")[0]))

    else:

        Individual_evaindex[1].append(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[0])  # 所有DNA序列全部记载,使用原有的str字符串类型记载

        Individual_evaindex[2].append(float(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[1]))  # DNA序列的连续值Con,注意要转换为浮点数类型

        Individual_evaindex[3].append(float(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[2]))  # Hp茎区匹配

        Individual_evaindex[4].append(float(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[3]))  # H-measure

        Individual_evaindex[5].append(float(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[4]))  # Similarity

        Individual_evaindex[6].append(float(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[5]))  # TM

        Individual_evaindex[7].append(float(dna_log.split("\n")[0].split(" ")[6]))  # GC

    dna_log_no = dna_log_no + 1

# print(Individual_evaindex[0]) #[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]

# print(Individual_evaindex[1])

# print(Individual_evaindex[2])

# print(Individual_evaindex[3])

# print(Individual_evaindex[4])

# print(Individual_evaindex[5])

# print(Individual_evaindex[6])

# print(Individual_evaindex[7])

# ['AAACAAGGAACAAACGCACA', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG', 'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA', 'GTGGTCACTCCTCGCAAATT', 'TTCAACCATACAGGCCTCGT',

#  'CAAATGTGAGGATTCGGACG', 'CCGTGGTGAACTGGAGCGTT', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG', 'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA', 'CCACAACGCTCGAAGGCAAG',

#  'AAGTACAGCGGGCCAATAGC', 'CAAATGTGAGGATTCGGACG', 'GAGAACGTTGAGTGAGCGTG', 'GATGTTAAGTAGAGCAGAGG', 'AAACAAGGAACAAACGCACA',

#  'AAAGGACACAGTGAGAGACG', 'CCACAACGCTCGAAGGCAAG', 'AAGTACAGCGGGCCAAGATC', 'CTCAGAAGATCTCGATGGCT', 'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA',

#  'TGCCGCAAACTACACACACG']

# [18.0, 9.0, 0.0, 9.0, 0.0, 9.0, 0.0, 9.0, 0.0, 0.0, 9.0, 9.0, 0.0, 0.0, 18.0, 9.0, 0.0, 9.0, 0.0, 0.0, 9.0]

# [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

# [58.0, 60.0, 63.0, 64.0, 63.0, 63.0, 65.0, 53.0, 60.0, 59.0, 56.0, 59.0, 60.0, 51.0, 45.0, 52.0, 52.0, 54.0, 63.0, 63.0,

#  55.0]

# [50.0, 52.0, 50.0, 56.0, 53.0, 53.0, 50.0, 58.0, 57.0, 54.0, 58.0, 53.0, 57.0, 57.0, 57.0, 59.0, 60.0, 56.0, 53.0, 52.0,

#  57.0]

# [52.5552, 48.662, 48.4427, 48.9881, 48.9355, 50.8708, 44.924, 48.662, 48.4427, 44.7269, 47.2114, 50.8708, 46.9033,

#  52.383, 52.5552, 48.662, 44.7269, 46.8607, 47.5395, 48.4427, 47.45]

# [10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.0, 0.0, 0.0, 10.0, 5.0, 0.0, 5.0, 5.0, 10.0, 0.0, 10.0, 5.0, 0.0, 0.0, 5.0]

Sum_log_file_header = ["No", "Continuity", "Hairpin", "H-measure", "Similarity", "GC"]

# 将数据写入csv日志文件中

with open(Sum_log_file, "w", newline='') as f:

    writer = csv.writer(f)

    writer.writerow(Sum_log_file_header)  # 注意，此处使用writerow而不是使用writerows

    for i in range(sum_evaindex[0][-1]):  # i 取(0,1,2)

        writer.writerow(

            [sum_evaindex[0][i], sum_evaindex[1][i], sum_evaindex[2][i], sum_evaindex[3][i], sum_evaindex[4][i],

             sum_evaindex[5][i]])

    f.close()

Individual_log_file_header = ["No", "DNAstructure", "Continuity", "Hairpin", "H-measure", "Similarity", "TM", "GC"]

with open(Individual_log_file, "w", newline='') as f:

    writer = csv.writer(f)

    writer.writerow(Individual_log_file_header)  # 注意，此处使用writerow而不是使用writerows

    for i in range(sum_evaindex[0][-1]*DNA_Group):

        writer.writerow(

            [Individual_evaindex[0][i], Individual_evaindex[1][i], Individual_evaindex[2][i], Individual_evaindex[3][i],

             Individual_evaindex[4][i], Individual_evaindex[5][i], Individual_evaindex[6][i],

             Individual_evaindex[7][i]])

    f.close()

测试版本

filename = "./test.txt"

DNA_log = []  # 精英种群个体日志mod9=2-8

Sum_log = []  # 精英种群总体日志mod9=0

Num_log = []  # 序号日志mod9=1

Num_int = []  # 截取序号为int类型

sum_evaindex = [[] for i in range(5)]

Individual_evaindex = [[] for i in range(8)]

with open(filename, 'r') as f:

    i = 1

    for line in f.readlines():

        if i%9 == 1:

            Num_log.append(line)

        elif i%9 == 0:

            Sum_log.append(line)

        else:

            DNA_log.append(line)

        i = i + 1

f.close()

print(Num_log)

print(Num_log[1])  # 其中存着的不是数字1,而是字符串'2\n',所以会有空行的情况

# ['1\n', '2\n', '3\n']

# 2

#

#

print(Sum_log)

print(DNA_log)

# ['Sum 45.0 0.0 436.0 364.0 20.0\n', 'Sum 27.0 3.0 398.0 394.0 25.0\n', 'Sum 45.0 0.0 384.0 394.0 30.0']

# ['AAACAAGGAACAAACGCACA 18.0 0.0 58.0 50.0 52.5552 10.0\n', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG 9.0 0.0 60.0 52.0 48.662 0.0\n',

#  'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA 0.0 0.0 63.0 50.0 48.4427 0.0\n', 'GTGGTCACTCCTCGCAAATT 9.0 0.0 64.0 56.0 48.9881 0.0\n',

#  'TTCAACCATACAGGCCTCGT 0.0 0.0 63.0 53.0 48.9355 0.0\n', 'CAAATGTGAGGATTCGGACG 9.0 0.0 63.0 53.0 50.8708 0.0\n',

#  'CCGTGGTGAACTGGAGCGTT 0.0 0.0 65.0 50.0 44.924 10.0\n', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG 9.0 0.0 53.0 58.0 48.662 0.0\n',

#  'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA 0.0 0.0 60.0 57.0 48.4427 0.0\n', 'CCACAACGCTCGAAGGCAAG 0.0 0.0 59.0 54.0 44.7269 10.0\n',

#  'AAGTACAGCGGGCCAATAGC 9.0 0.0 56.0 58.0 47.2114 5.0\n', 'CAAATGTGAGGATTCGGACG 9.0 0.0 59.0 53.0 50.8708 0.0\n',

#  'GAGAACGTTGAGTGAGCGTG 0.0 0.0 60.0 57.0 46.9033 5.0\n', 'GATGTTAAGTAGAGCAGAGG 0.0 3.0 51.0 57.0 52.383 5.0\n',

#  'AAACAAGGAACAAACGCACA 18.0 0.0 45.0 57.0 52.5552 10.0\n', 'AAAGGACACAGTGAGAGACG 9.0 0.0 52.0 59.0 48.662 0.0\n',

#  'CCACAACGCTCGAAGGCAAG 0.0 0.0 52.0 60.0 44.7269 10.0\n', 'AAGTACAGCGGGCCAAGATC 9.0 0.0 54.0 56.0 46.8607 5.0\n',

#  'CTCAGAAGATCTCGATGGCT 0.0 0.0 63.0 53.0 47.5395 0.0\n', 'AGCCATTGTCGAGTCCGTTA 0.0 0.0 63.0 52.0 48.4427 0.0\n',

#  'TGCCGCAAACTACACACACG 9.0 0.0 55.0 57.0 47.45 5.0\n']

for no in Num_log:

    # print(no[0])  # 字符形式的数字1,这是错的，因为有可能序号超过一位数

    # Num_int.append(int(no.split("\n"))) ['1', '']

    Num_int.append(int(no.split("\n")[0]))

for Sum in Sum_log:

    # print(Sum.split("\n")[0].split(" ")[1:])

    # ['45.0', '0.0', '436.0', '364.0', '20.0']

    # ['27.0', '3.0', '398.0', '394.0', '25.0']

    # ['45.0', '0.0', '384.0', '394.0', '30.0']

    sum_eva_index = Sum.split("\n")[0].split(" ")[1:]

    sum_evaindex[0].append(float(sum_eva_index[0]))

    sum_evaindex[1].append(float(sum_eva_index[1]))

    sum_evaindex[2].append(float(sum_eva_index[2]))

    sum_evaindex[3].append(float(sum_eva_index[3]))

    sum_evaindex[4].append(float(sum_eva_index[4]))

print(sum_evaindex[0])  # [45.0, 27.0, 45.0]

python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件的更多相关文章

  1. python操作txt文件中数据教程[4]-python去掉txt文件行尾换行

    python操作txt文件中数据教程[4]-python去掉txt文件行尾换行 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文章 python操作txt文件中数据教程[1]-使用pyt ...

  2. python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件

    python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 python操作txt文件中 ...

  3. python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件

    python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 filename = '. ...

  4. 浅谈Python在信息学竞赛中的运用及Python的基本用法

    浅谈Python在信息学竞赛中的运用及Python的基本用法 前言 众所周知,Python是一种非常实用的语言.但是由于其运算时的低效和解释型编译,在信息学竞赛中并不用于完成算法程序.但正如LRJ在& ...

  5. java代码将excel文件中的内容列表转换成JS文件输出

    思路分析 我们想要把excel文件中的内容转为其他形式的文件输出,肯定需要分两步走: 1.把excel文件中的内容读出来: 2.将内容写到新的文件中. 举例 一张excel表中有一个表格: 我们需要将 ...

  6. XML序列化 判断是否是手机 字符操作普通帮助类 验证数据帮助类 IO帮助类 c# Lambda操作类封装 C# -- 使用反射（Reflect）获取dll文件中的类型并调用方法 C# -- 文件的压缩与解压（GZipStream）

    XML序列化   #region 序列化 /// <summary> /// XML序列化 /// </summary> /// <param name="ob ...

  7. python操作s3服务中的文件

    亚马逊云aws提供了s3服务.国内一些云厂商也用了s3技术.要操作s3服务器中的文件需要用到boto这个python包.下面的代码是一个简单例子. #! /usr/bin/python # -*-co ...

  8. Python 读写文件中数据

    1 需求 在文件 h264.txt 中的数据如图1,读入该文件中的数据,然后将第1列的地址删除,然后将数据输出到h264_out.txt中: 图1 h264.txt 数据截图             ...

  9. NPOI 操作数据库中数据的导入导出(Excel.xls文件) 和null数据的处理。

    App.config: <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <configuration> ...

随机推荐

  1. [SDOI2010]地精部落[计数dp]

    题意 求有多少长度为 \(n\) 的排列满足 \(a_1< a_2> a_3 < a_4 \cdots\) 或者 $a_1> a_2 < a_3 > a_4\cdo ...

  2. 【转】Spring Boot干货系列：（一）优雅的入门篇

    转自Spring Boot干货系列:(一)优雅的入门篇 前言 Spring一直是很火的一个开源框架,在过去的一段时间里,Spring Boot在社区中热度一直很高,所以决定花时间来了解和学习,为自己做 ...

  3. 基于Shader实现的UGUI描边解决方案

    基于Shader实现的UGUI描边解决方案 前言 大扎好,我系狗猥.当大家都以为我鸽了的时候,我又出现了,这也是一种鸽.创业两年失败后归来,今天想给大家分享一个我最近研究出来的好康的,比游戏还刺激,还 ...

  4. LintCode——全排列

    描述:给定一个数字列表,返回其所有可能的排列. 样例:给出一个列表[1,2,3],其全排列为:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 说明: ...

  5. LintCode——交叉字符串

    描述:给出三个字符串:s1.s2.s3,判断s3是否由s1和s2交叉构成. 样例:s1 = "aabcc" s2 = "dbbca" - 当 s3 = &quo ...

  6. Java中的基本数据据类型

    1.整数类型 类型 字节数 表示范围 byte 1 -128~127 short 2 -32768 ~ 32767 int 4 -2147483648~2147483647 long 8 -92233 ...

  7. 团队项目：安卓端用百度地图api定位显示跑道

    因为安卓调用api对我来说是一个完全陌生的领域,我在经过很长时间终于弄出来了,这段时间还是很有成效的,我得到了历练. 第一步:注册成为百度开发者 在百度地图开放平台创建应用.地址http://lbsy ...

  8. 对象函数的readFileSyc类

    对于所有的Syc后缀都是表示同步,默认不加是异步操作.

  9. bootstrap响应式布局列子

    <!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-8&q ...

  10. tp3.2.3运用phpexcel将excel文件导入mysql数据库

    1,下载PHPExcel 2,配置将下载好的PHPExcel文件与PHPExcel.php 放到thinkphp 根目录 include/Library/Org/Util/下面 3,同时将PHPExc ...