linecache是专门支持读取大文件,而且支持行式读取的函数库。 linecache预先把文件读入缓存起来,后面如果你访问该文件的话就不再从硬盘读取 二、读取文件某一行的内容(测试过1G大小的文件,效率还可以) import linecache count = linecache.getline(filename,linenum) 三、用linecache读取文件内容(测试过1G大小的文件,效率...
首先安装xlrd: pip3installxlrd 1. 然后上代码: importnumpyasnp importxlrd data=xlrd.open_workbook('LifeTable_16.xlsx') table=data.sheets()[0] # print(table) # nrows = table.nrows #行数 # ncols = table.ncols #列数 # c1=arange(0,nrows,1) # print(c1) start=6#开始的行 end=106#...
path = 'e:/lijing/data.txt'接着，初始化一个列表用于存储特定行的数据：lie = []通过遍历文件中的每一行，我们可以进行处理并存储所需的数据。具体步骤包括替换行尾的换行符并分割字符串，然后将第六个元素（即索引为5）添加到列表中：for line in open(path):line = line.replace('\n', '...
有些时候,数据文件中前几行并非是数据行,只是文字介绍类的,这个时候可以跳过前几行进行读取: df = pd.read_csv('test.txt',skiprows = 1) 1.
path='e:/lijing/data.txt'path存的是txt文件的路径 lie=[]初始化lie列表 for line in open(path):#遍历txt文件中的所有行 line=line.replace('\n','').split(",")#替换和分割 lie.append(line[6])#将第六行的数据重新存在lie中 print lie lie这个列表中存的是txt文档中第六行的数据。
要读取两个CSV文件中某一列的float数据并计算其相似度,我们可以按照以下步骤进行: 使用pandas库读取两个CSV文件: 使用pandas的read_csv函数可以方便地读取CSV文件。 从每个CSV文件中提取指定的float数据列: 通过指定列名或列索引,我们可以从DataFrame中提取出需要的float数据列。 处理两个列中行数不同的问题: 如果两...
如何用python循环读取下面.txt文件中,用红括号标出来的数据呢? 首先,观察数据可知,不同行的第一个数据元素不一样,所以考虑直接用正则表达式。 再加上,对读和写文件的操作,就行了 注:我用的是pycharm+python2.7 话不多说,直接上代码 import re f1=file('shen.txt','r') ...
1、第15行的7，这是“实际入库数量”的列数 2、第17行的“实际入库数量”，这是列名 这是csv数据的样式，列数是基于0开始的 coding=gbkimport globimport pandas as pd# 初始化，此变量用来装所有csv数据all_data_frames = []# 使用glog.glob找到所有csv文件并将所有数据放到all_data_frames中...
# 读取CSV文件 df=pd.read_csv(csv_file) # 找到某一列数据中的最大值 max_value=df['your_column_name'].max() # 找到最大值所在行的索引 max_value_index=df.index[df['your_column_name']==max_value].tolist()[0] # 截取最大值所在行,并保存到新CSV文件 ...
Python内置的open()函数可以用于打开文件,read()方法则可以一次性读取文件的所有内容,结合这两种方法,我们可以实现读取某一行数据的基本操作,但需要注意的是,这种方法并不高效,尤其是当文件体积较大时,容易导致内存占用过高。 三、使用Python的readline()方法 ...