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. 《Linux内核分析》课程第四周学习总结

    姓名:何伟钦 学号:20135223 ( *原创作品转载请注明出处*) ( 学习课程:<Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/U ...

  2. 软件项目第一次sprint评分表

  3. 基于Struts2+Hibernate的朋友圈留言网站开发的质量属性

    在课堂上我们了解了质量高于功能,质量属性是指影响质量的相关因素,是对质量的描述.现在我们对基于SSH的交友网站开发的质量属性可以从以下几个方向进行分析: (1)可用性: 当错误发生时,使用可用性战术进 ...

  4. deepin 下ｍysql编码问题utf8的解决

    deepin 下mysql编码问题utf8的解决 参考链接 http://www.ha97.com/5359.html 与之不同的地方在第二歩 二.最简单的完美修改方法,修改mysql的my.cnf文 ...

  5. Visual Studio(VS)C++单元测试

    版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Visual Studio(VS)C++单元测试     本文地址:http://techie ...

  6. HDU 2051 Bitset

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2051 Problem Description Give you a number on base ten,you ...

  7. Linux命令（十九） 查看系统负载 uptime

    一.命令介绍 Linux 系统中 uptime 命令主要用于获取主机运行时长和查询Linux系统负载等信息. uptime 命令可以显示系统已经运行了多长时间,信息显示依次为:现在时间.系统已经运行时 ...

  8. Oracle client 使用 .net程序连接 数据库时 出现 8.1.7 的解决办法

    1. GS产品 连接oracle数据库时出现错误图示 2. 其实解决这个问题的办法很简单 一般是 修改一下 Oracle的app 目录的权限 最简单的办法是增加 everyone 权限 然后重启机器即 ...

  9. 【华为机试】—— 15.求int型正整数在内存中存储时1的个数

    题目 解法 import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner ...

  10. 深入理解ajax系列第六篇——头部信息

    前面的话 每个HTTP请求和响应都会带有相应的头部信息,其中有的对开发人员有用.XHR对象提供了操作头部信息的方法.本文将详细介绍HTTP的头部信息 默认信息 默认情况下,在发送XHR请求的同时,还会 ...