关键词：
【中文标题】如何遍历 2 个文件中的行，比较值并在满足条件时更新文件中的值？【英文标题】：How to iterate over the rows from 2 files, compare the values and update the value in a file when the condition is met? 【发布时间】：2021-11-26 15:51:45 【问题描述】：为了将值从 10 更改为 18、19 或 20，我正在拆分字符串，访问子字符串，然后尝试更改它。它的工作，但只是不改变价值观。这是我正在尝试实施的解决方案：
oldFileName = 'tryout.hmo'
newFileName = 'tryout_NEW.hmo'
topoFileName = 'Density.topo'
readme = open( oldFileName, "r" )
oldLines = readme.readlines()
readme = open(topoFileName, "r")
Lines = readme.readlines()
readme.close()
newFile = open(newFileName,"w")
for row in oldLines:
for line in Lines:
tmp = line.split()
list = row.rstrip()
tmp1 = list.split()
newFile.write(row)
if row.find("BEG_ELEM_DATA") > -1:
if tmp[0] == tmp1[0]:
if tmp[2] == 1 and tmp[3] == 0:
# it is magnet, value 18
newFile.write(tmp1.replace(tmp1[1], "18"))
elif tmp[2] == 1 and tmp[3] == 1:
# it is iron, value 19
newFile.write(tmp1.replace(tmp1[1], "19"))
else:
# it is air, value 20
newFile.write(tmp1.replace(tmp1[1], "20"))
newFile.close()
如果你能在上面的脚本中解决这个问题，我将不胜感激，那么我想它应该可以工作。
【问题讨论】：
【参考方案1】：最后，这是您正在寻找的解决方案。
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv('Density.topo', header = 0, names = list('ABCD'), delimiter=r'\s+', skiprows=1)
df2[['C', 'D']]= df2[['C', 'D']].round()
new_file_content=''
with open('tryout.hmo', 'r') as f:
for line in f:
if line[11:13] == '10':
if line[3].isspace():
ID_to_search_for = line[4:8] # number with 4 digits
else:
ID_to_search_for = line[3:8] # number with 5 digits
search_idx = df2[df2['A'] == ID_to_search_for].index[0]
if df2['C'][search_idx] == 1 and df2['D'][search_idx] == 0:
change = '18' #magnet
new_line = line[:11] + change + line[13:]
elif df2['C'][search_idx] == 1 and df2['D'][search_idx] == 1:
change = '19' #iron
new_line = line[:11] + change + line[13:]
else:
change = '20' #air
new_line = line[:11] + change + line[13:]
new_file_content += new_line
else:
new_file_content += line
with open('tryout_changed.hmo', 'w') as f:
f.write(new_file_content)
如果你不想使用数据框，你可以这样做：
with open('density.topo') as f:
lists_of_list = [line.rstrip().split() for line in f]
new_file_content=''
with open('tryout_test.hmo', 'r') as f:
for line in f:
if line[11:13] == '10':
if line[3].isspace():
ID_to_search_for = line[4:8] # number with 4 digits
else:
ID_to_search_for = line[3:8] # number with 5 digits
for idx, sublist in enumerate(lists_of_list):
if sublist[0] == ID_to_search_for:
if lists_of_list[idx][2] == 1 and lists_of_list[idx][3] == 0:
change = '18' #magnet
new_line = line[:11] + change + line[13:]
elif lists_of_list[idx][2] == 1 and lists_of_list[idx][3] == 1:
change = '19' #iron
new_line = line[:11] + change + line[13:]
else:
change = '20' #air
new_line = line[:11] + change + line[13:]
new_file_content += new_line
else:
new_file_content += line
with open('tryout_changed.hmo', 'w') as f:
f.write(new_file_content)
好的，这是我的最终答案。它（再次）执行您正在搜索的所有内容。如果有问题，请在您的 IDE 中调试您的代码。您应该开始使用上下文管理器，而不是逐步打开和关闭文件。 我在问题中围绕您的代码编写了新代码，并向其中添加了一些 cmets。
oldFileName = 'tryout.hmo'
newFileName = 'tryout_NEW.hmo'
topoFileName = 'Density.topo'
readme = open( oldFileName, "r" )
oldLines = readme.readlines()
m = int(oldLines[3])
print(m)
new_m = m+3
m1 = str(m)
new_m1 = str(new_m)
Phrase = "END_COMP_DATA"
#n = "Phrase not found" #not used --> not needed
with open(oldFileName,"r") as oldFile:
for number, lin in enumerate(oldFile):
if Phrase in lin:
n = number
#insert 3 lines to tryout_new at the right position (--> row n)
magnet = f" m+1 "'" topo_magnet"'"\n"
iron = f" m+2 "'" topo_iron"'"\n"
air = f" m+3 "'" topo_air"'"\n"
oldLines[n:n] = [magnet, iron, air]
newFile = open(newFileName,"w")
flag = 0
with open('density.topo') as f:
data_density = [line.rstrip().split() for line in f]
for idx, row in enumerate(oldLines):
lst = row.rstrip() #I think you shouldn't name a variable like a class in python (list). use 'lst' or something like that
tmp_tryout = lst.split()
if row.find("BEG_ELEM_DATA") > -1:
flag = 1
if flag == 1 and len(tmp_tryout)>1:
# if the column has more than 2 columns (after split), check for the "10"
if tmp_tryout[1] == '10':
# density_idx_line searchs in density.topo for a match with tmp_tryout[0] (e.g. 3749) and stores the whole line
density_idx_line = list(filter(lambda x: x[0] == tmp_tryout[0], data_density))
if len(density_idx_line) >0:
if density_idx_line[0][2] == '1.0' and density_idx_line[0][3] == '1e-05':
# the ' 10 ' is the 10 with a whitespace before and after it. Only like this only the 10 gets replaced (and not e.g. 3104 to 3184)
newFile.write(row.replace(' 10 ', ' 18 '))
elif density_idx_line[0][2] == '1.0' and density_idx_line[0][3] == '1.0':
newFile.write(row.replace(' 10 ', ' 19 '))
else:
newFile.write(row.replace(' 10 ', ' 20 '))
else:
newFile.write(row)
else:
if idx == 3:
newFile.write(row.replace(m1, new_m1))
else:
newFile.write(row)
newFile.close()
print ("script terminated successfully!")
【讨论】：
此代码将有效，但仅适用于此特定文件而不适用于其他文件，很可能我在 python 中搜索解决方案而不使用数据框。我在 python 中尝试了一种解决方案，它几乎可以工作但没有更新值，我会在那里标记你。 其他文件是什么意思？这个文件的格式很乱，所以我只是为这个特殊的文件编写了代码。如果您想更一般地使用它，您可以使用正则表达式来查找所有这些空格之间的不同“列”，这些空格一直在变化。不使用数据框也不应该是一个大问题，只是比较第二个文件中的值的不同方式（因为对我来说更困难的问题是在试用文件中查找和更改值）。是的，如果您让我知道您的最终解决方案是什么样的，我将不胜感激。 是的，我在更改试用文件中的值时也面临同样的问题。我将编辑我的问题并将代码放在我上面的问题中。如果你能找到这方面的灵魂，我将不胜感激，然后它可以用于所有其他文本文件。 我已经在没有问题的答案解决方案部分添加了代码。请在上面检查。此外，在不使用数据框的代码中，仅将值从 10 更改为 20。 我会尽力的。我将在答案中查看并调试您的脚本。您使用什么 IDE，或者您在哪里编写代码？你为什么不使用我的建议？如果处处为 20，则 if/elif 条件永远不会正确。你也可以在你的地方调试我的代码为什么它不工作......对我来说它工作。【参考方案2】：好的，这是另一个解决方案。对于阅读本文的其他人：这仍然只是一个临时解决方案，但@Sagar 和我都不知道如何做得更好。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('tryout.hmo', header = 0, names = list('ABCDEFGHIJKLM'), delimiter=r'\s+', skiprows=[i for i in range(52362)])
df2 = pd.read_csv('Density.topo', header = 0, names = list('ANOP'), delimiter=r'\s+', skiprows=1)
df2 = df2.iloc[:-3, :]
df3 = df.merge(df2, how='outer', on='A')
df3[['O','P']] = df3[['O','P']].fillna(-1).astype(int).replace(-1, np.nan)
df3['B']= df3.apply(lambda x: 18 if x['B']==10 and x['O']==1 and x['P']==0 else (
19 if x['B']==10 and x['O']==1 and x['P']==1 else (
20 if x['B']==10 and x['O']==0 and x['P']==0 else x['B'])), axis=1)
df3.to_csv('new_tryout.csv')
它在不到一秒的时间内完成了代码，因此它比 iterrows 或 itertuples 好得多。 新的 csv 文件包括试用文件和密度文件。它们由试用文件的第一列合并在一起（我猜是 ID）
我没有检查所有这些非常大的文件，但从我检查的几个随机点来看，似乎这种方式有效。
【讨论】：
我检查了它，但是如果您检查了诸如 3749 之类的元素或任何在试用文件中具有值 10 的元素没有更改，则该文件也没有正确合并。它很难使用合并文件，因为我希望它在具有更改值的同一个试用文件中。 是的，试用文件根本没有改变。它是关于 new_tryout 文件的，我刚刚检查了 3749。它的值应该是 18。在将其保存为 new_tryout 文件之前，您可以删除最后 3 列，这样您就只有原始的试用列，没什么大不了的 是的，我的意思是在new_tryout文件中，3749行如下：2765,3749,10.0,106.0,10690.0,10692.0,10693.0,10695.0,10658.0,10689.0,,,,,2, 1.0,0.0.，所以 10 的值在我的 csv 中没有改变。此外，正如您所说，new_tryout 文件需要删除最后三列和第一列，并添加试用文件的其余部分，然后它将是更改值的试用文件。我猜这变得更复杂了，你怎么看？ 很奇怪。您是否完全按照我发布的方式复制粘贴了我的代码？也许你有不同的python版本。对于您问题的第二部分：删除列很容易。由于列不一致，添加试用文件的第一部分可能有点棘手。我会尽力。不过，这对我来说总是很好的做法。 我使用的是 3.9.5 python 版本。【参考方案3】：我还是 Python 的初学者，但我试图解决您的问题，这是我的解决方案：
我想有更好的方法可以做到这一点，因为您必须在比较之前将所有数据导入数据框。
另外我不知道您是否可以使用 pd.read_csv 将数据读取到数据框，因为我不知道 *.hmo 和 *.topo
import pandas as pd
df = pd.read_csv('tryout.csv', delimiter=';')
df2 = pd.read_csv('density.csv', delimiter=';')
for idx, row in df.iterrows():
for idx2, row2 in df2.iterrows():
if row[0] == row2[0]:
if row2[2] == 1 and row2[3] == 0 :
# it is magnet, value 18
row[1] = 18
elif row2[2] == 1 and row2[3] == 1 :
# it is iron, value 19
row[1] = 19
else:
# it is air, value 20
row[1] = 20
df.to_csv('new_tryout.csv')
我的代码在这里做什么，它将两个文件都加载到数据帧中。然后遍历每一行以比较两个文件中的 ID 相同的位置（例如 3749）。 如果为真，则有 3 个 if 语句是否是磁铁/铁/空气，并将 df 中的值更改为正确的数字。
最后将新的df保存到一个新文件'new_tryout.csv'
我为它创建了 2 个测试文件，它按应有的方式工作。
【讨论】：
感谢您的回复。它在数据框中很容易，但主要问题是试用文件很难转换为 csv，因为它具有不同大小的行和列，这在我上面解释的整个试用文件中有所不同，我不确定元素列是行 [0]这是第一列（如果它在数据框中，但我猜不是在这里）这就是为什么我尝试使用 python 并且仅在试用文件中的 BEG_ELEM_DATA 中需要从 10 更改为 18 或 19 或 20。如果你愿意，我可以分享我的文件，但这里没有分享选项，是吗？ 您知道 BEG_ELEM_DATA 是否具有相同的列大小吗？然后您可以跳过 BEG_ELEM_DATA 开始之前的所有行，然后按照建议将其读入 我尝试了使用 pd.read_csv(r'path\file name.txt) 和 to_csv 方法进行转换的常用方法，但问题是这些值不在单独的列中：对于密度文件- 一列中的所有值，如 3749 10 1.0 0.0 和试用文件中的所有值。你知道如何解决这个问题吗？ 不知道有没有直接分享数据的方法。您可以将其上传到某处并在此处复制链接。 如果我理解正确，您只需将分隔符设置为制表符 (delimiter='\t')比较 2 个表中的值并生成具有差异的新表
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