
Python 处理数据的实例详解
最近用python(3.2的版本)写了根据特定规则,处理数据的一个小程序,用到了一些python常用的基础知识,在此总结一下:
1,python读文件
2,python写文件
3,python的流程控制
4,python的for循环
5,python的集合,或字符串里判断是否存在某个元素
6,python的逻辑或,逻辑与
7,python的正则过滤
8,python的字符串忽略空格,和以某个字符串开头和按某个字符拆分成list
python的打开文件的模式:
关于open 模式:
w 以写方式打开,
a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+ 以读写模式打开
w+ 以读写模式打开 (参见 w )
a+ 以读写模式打开 (参见 a )
rb 以二进制读模式打开
wb 以二进制写模式打开 (参见 w )
ab 以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ )
处理代码如下:
def showtxt(path,outpathname,detailpath):
greenpath=r"C:\\Users\\qindongliang\\Desktop\\tnstxt\\green.txt";
redpath=r"C:\\Users\\qindongliang\\Desktop\\tnstxt\\red.txt";
redset=listtxt(redpath)
greenset=listtxt(greenpath)
print("红色词数量: ",len(redset))
print("绿色词数量: ",len(greenset))
#符合1条件的内容写入
f1=open(r"C:\Users\qindongliang\Desktop\tnstxt\result\\"+detailpath+"\\1.txt",encoding="UTF-8",mode="a+")
#符合2条件的内容写入
f2=open(r"C:\Users\qindongliang\Desktop\tnstxt\result\\"+detailpath+"\\2.txt",encoding="UTF-8",mode="a+")
#符合3条件的内容写入
f3=open(r"C:\Users\qindongliang\Desktop\tnstxt\result\\"+detailpath+"\\3.txt",encoding="UTF-8",mode="a+")
#符合4条件的内容写入
f4=open(r"C:\Users\qindongliang\Desktop\tnstxt\result\\"+detailpath+"\\4.txt",encoding="UTF-8",mode="a+")
delcount=1;
f=open(path,encoding="UTF-8",mode="r+")
fnew=open(outpathname,encoding="UTF-8",mode="a+")
flog=open(outpathname+".log",encoding="UTF-8",mode="a+")
#count=1;
for line in f:
list=line.strip().split("\t")
line=line.strip()
catalogid=list[0]
score=list[1]
keyword=clear(list[4].strip())
if keyword in redset:
if catalogid.startswith("018022") or catalogid.startswith("018035") or catalogid.startswith("014023003") :
f1.write(line+"\n")#符合1条件写入
fnew.write(line+"\n")#符合1条件写入
else:
flog.write(line+" 不符合条件1 "+"\n")
delcount=delcount+1
if keyword in greenset:
if not (catalogid.startswith("018022") or catalogid.startswith("018035") or catalogid.startswith("014023003")) :
fnew.write(line+"\n")
else:
f2.write(line+"\n")
flog.write(line+" 不符合条件2"+"\n")
delcount=delcount+1
flist=formatStrList(keyword)
if "sexy" in flist or "sex" in flist:
if catalogid.startswith("018022") or catalogid.startswith("018035") or catalogid.startswith("014023003") :
f3.write(line+"\n")
fnew.write(line+"\n")
else:
flog.write(line+" 不符合条件3"+"\n")
delcount=delcount+1
#if (keyword.find("underwear")!=-1) & keyword.find("sexy")==-1 & keyword.find("sex")==-1:
if "underwear" in flist and "sexy" not in flist and "sex" not in flist:
if catalogid.startswith("014032") :
f4.write(line+"\n")
fnew.write(line+"\n")
else:
flog.write(line+" 不符合条件4"+"\n")
delcount=delcount+1
#print(list[0]," ",list[1]," ",list[4])
#print()
flog.write("删除总数目: "+str(delcount))
f.close()
f1.close()
f2.close()
f3.close()
f4.close()
fnew.close()
flog.close()
import re
def clear(str):
str=re.sub("[\"\"\'\'+]","",str)
return str
def formatStrList(keyword):
list=keyword.split(" ")
for item in list:
item.strip();
return list
def listtxt(path):
f=open(path,encoding="UTF-8")
s=set()
for line in f:
s.add(line.strip())
f.close()
return s
path1=r"C:\\Users\\qindongliang\\Desktop\\tnstxt\\highfrequency.txt"
pathout1=r"C:\\Users\\qindongliang\\Desktop\\tnstxt\\detail\\a_highfrequency.txt"
detail1path="highfrequency"
path2=r"C:\\Users\\qindongliang\\Desktop\\tnstxt\\highfrequency_d1.txt"
pathout2=r"C:\\Users\\qindongliang\\Desktop\\tnstxt\\detail\\b_highfrequency_d1.txt"
detail2path="highfrequency_d1"
#showtxt(path1,pathout1,detail1path)
showtxt(path2,pathout2,detail2path)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02