如何在不包含列/行标题的制表符分隔文件中使用 itertools.islice()

Question

我有一个 .txt 文件，其中包含 1000 行 500 列，其中包含 0-2 范围内的整数。例如，前三行可能如下所示：

0 0 0 0 2 2 2 2 2 1 1 1 0 2 1 2 ...
0 2 2 2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 2 0 ...
0 2 2 2 2 2 2 2 0 1 1 1 1 1 1 1 ...

我要将给定行中的每一列值与另一列值进行比较，并对它们进行处理。

但是，在我的迭代过程中，我需要区分前 500 行和后 500 行。

如果我编写如下代码：

for row in file:
    for col1 in row:
        for col2 in row:

for 循环将包括所有行。我的目标是有两个这样的 for 循环，一个用于前 500 行，另一个用于最后 500 行。行由新行分隔，它是我正在使用 csv.reader 读取的 .txt 文件。

搜索一些我发现 itertools.isslice() 可能适用于这个问题，但在我在文档中看到的所有示例中，要么只有一行，要么每一行中第一列的质量可以用于区分行本身。

我是否在正确的轨道上认为我可以使用 itertools.isslice() 来分隔行，还是在这里不起作用？

提前感谢您的帮助。

Answer 1

您似乎希望拆分文件。

选项 1：是的，您可以使用 itertools.islice 完成此操作。行本身可以用csv 模块分隔。

给定

制表符分隔文件示例test.txt：

# test.txt
a   0   0   0   0   2   2   2   2   2
b   0   2   2   2   0   0   0   0   1
c   0   2   2   2   0   0   0   0   1
d   0   0   0   0   2   2   2   2   2
e   0   2   2   2   0   0   0   0   1
f   0   2   2   2   0   0   0   0   1
g   0   0   0   0   2   2   2   2   2
h   0   2   2   2   0   0   0   0   1
i   0   2   2   2   0   0   0   0   1

>>>  import csv
>>>  import itertools as it


>>> fpath = "./test.txt"

代码

我们实现了一个generator，它可以读取文件并干净地产生其行：

>>> def read_file(filepath):
...     with open(filepath, "r") as f:
...         reader = csv.reader(f, delimiter="\t")
...         for row in reader:
...             yield row

演示

现在我们读取文件并切片一些行，例如5。剩余的lines 包含文件的其余部分：

>>> lines = read_file(fpath)

>>> top = list(it.islice(lines, 5))
>>> bot = list(lines)

>>> top
[['a', '0', '0', '0', '0', '2', '2', '2', '2', '2'],
 ['b', '0', '2', '2', '2', '0', '0', '0', '0', '1'],
 ['c', '0', '2', '2', '2', '0', '0', '0', '0', '1'],
 ['d', '0', '0', '0', '0', '2', '2', '2', '2', '2'],
 ['e', '0', '2', '2', '2', '0', '0', '0', '0', '1']]

>>> bot
[['f', '0', '2', '2', '2', '0', '0', '0', '0', '1'],
 ['g', '0', '0', '0', '0', '2', '2', '2', '2', '2'],
 ['h', '0', '2', '2', '2', '0', '0', '0', '0', '1'],
 ['i', '0', '2', '2', '2', '0', '0', '0', '0', '1']]

另请参阅csv 解析的更多信息。

---

选项 2：或者，考虑 pandas，第三方库。

演示

>>> import pandas as pd


>>> df = pd.read_csv(fpath, delimiter="\t", header=None)

>>> top = df.iloc[:5, :]
>>> bot = df.iloc[5:, :]

>>> top    
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  a  0  0  0  0  2  2  2  2  2
1  b  0  2  2  2  0  0  0  0  1
2  c  0  2  2  2  0  0  0  0  1
3  d  0  0  0  0  2  2  2  2  2
4  e  0  2  2  2  0  0  0  0  1

>>> bot
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
5  f  0  2  2  2  0  0  0  0  1
6  g  0  0  0  0  2  2  2  2  2
7  h  0  2  2  2  0  0  0  0  1
8  i  0  2  2  2  0  0  0  0  1

另请参阅此tutorialpandas 的选择。