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. [arc076F]Exhausted?[霍尔定理+线段树]

    题意 地上 \(1\) 到 \(m\) 个位置摆上椅子,有 \(n\) 个人要就座,每个人都有座位癖好:选择 \(\le L\) 或者 \(\ge R\) 的位置.问至少需要在两边添加多少个椅子能让所 ...

  2. 4字节emoji表情对应的Unicode编码获取和编码转换

    GitHub Flavored Markdown 今天研究了一天Markdown移动端和pc端统一实现方式,由于以前有搞过移动端富文本编辑器,搞Markdown简单多了: 其中GFM的表情语法不错,比 ...

  3. jenkis +sonarqube 对后端代码静态扫描，钉钉群通知执行结果（记录）

    代码提交,触发后端sonar测试,测试完成,jenkins触发依赖任务,执行python脚本,达到预期,调用上线任务模块,进行上线,达不到预期,钉钉群通知. 牵涉到配置: 1.配置sonar测试任务 ...

  4. 基于.NET Standard的分布式自增ID算法--美团点评LeafSegment

    概述 前一篇文章讲述了最流行的分布式ID生成算法snowflake,本篇文章根据美团点评分布式ID生成系统文章,介绍另一种相对更容易理解和编写的分布式ID生成方式. 实现原理 Leaf这个名字是来自德 ...

  5. 结对编程--C语言子程序词法分析

    一.问题描述 C语言小子集表的定义 2.设计单词属性值,各类表格(表示标识符表.常量表),单词符号及机内表示,采用标准输入和输出的方式.程序从键盘接收代码,遇到代码结束符"#"时结 ...

  6. 借助第八代智能英特尔® 酷睿™ i7 处理器和 Unreal Swarm* 的强大性能快速构建光照

    <虚幻竞技场>.<Robo Recall>等游戏的成功与 Unreal Engine 如何处理照明密切相关.原因之一就是静态光映射,但是这需要付出一定的代价:构建照明需要时间, ...

  7. Zip伪加密 破解ZIP密码

    ZIP是一种相当简单的分别压缩每个文件的存档格式.分别压缩文件允许不必读取另外的数据而检索独立的文件:理论上,这种格式允许对不同的文件使用不同的算法.不管用何种方法,对这种格式的一个告诫是对于包含很多 ...

  8. jqgrid查找

    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletExcepti ...

  9. Beta版本冲刺（五）

    目录 组员情况 组员1(组长):胡绪佩 组员2:胡青元 组员3:庄卉 组员4:家灿 组员5:恺琳 组员6:翟丹丹 组员7:何家伟 组员8:政演 组员9:黄鸿杰 组员10:刘一好 组员11:何宇恒 展示 ...

  10. Java 笔记——在 IDEA 中使用 Maven 配置和使用 MyBatis

    1.前言 MyBatis 是什么? MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL.存储过程以及高级映射. MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集. ...