python中的嵌套for循环不起作用

Question

我们基本上有一个很大的 xcel 文件，我想做的是创建一个列表，其中包含每列的最大值和最小值。有 13 列，这就是为什么 while 循环在达到 14 时应该停止的原因。问题是一旦计数器增加，它似乎就不会遍历 for 循环一次。或者更明确地说，while 循环只经过一次 for 循环，但它似乎确实在循环，因为它将计数器增加 1 并在 14 处停止。应该注意，输入文件中的行是数字字符串，即为什么我将它们转换为元组，然后检查给定位置的值是大于 column_max 还是小于 column_min。如果是这样，我重新分配 column_max 或 column_min。一旦完成，column_max 和 column_min 将附加到列表（l）中，并且计数器（位置）增加以重复下一列。任何帮助将不胜感激。

input_file = open('names.csv','r')
l= []  
column_max = 0
column_min = 0
counter = 0
while counter<14:
    for row in input_file:
        row = row.strip()
        row = row.split(',')
        row = tuple(row)
        if (float(row[counter]))>column_max:
            column_max = float(row[counter])  
        elif (float(row[counter]))<column_min:
            column_min = float(row[counter])    
        else:
            column_min=column_min
            column_max = column_max
    l.append((column_max,column_min))
    counter = counter + 1

Answer 1

我认为您想切换 for 和 while 循环的顺序。

请注意，有一个稍微更好的方法来做到这一点：

with open('yourfile') as infile:
    #read first row.  Set column min and max to values in first row
    data = [float(x) for x in infile.readline().split(',')]
    column_maxs = data[:]
    column_mins = data[:]
    #read subsequent rows getting new min/max
    for line in infile:
        data = [float(x) for x in line.split(',')]
        for i,d in enumerate(data):
            column_maxs[i] = max(d,column_maxs[i])
            column_mins[i] = min(d,column_mins[i])

如果您有足够的内存一次将文件保存在内存中，这将变得更加容易：

with open('yourfile') as infile:
    data = [map(float,line.split(',')) for line in infile]
    data_transpose = zip(*data)
    col_mins = [min(x) for x in data_transpose]
    col_maxs = [max(x) for x in data_transpose]

Answer 2

一旦你消费了文件，它就被消费了。因此，再次对其进行迭代不会产生任何结果。

>>> for row in input_file:
...     print row
1,2,3,...
4,5,6,...
etc.
>>> for row in input_file:
...     print row
>>> # Nothing gets printed, the file is consumed

这就是您的代码无法正常工作的原因。

然后您有三种主要方法：

1. 每次读取文件（I/O操作效率低下）；
2. 将其加载到列表中（对于大文件效率低下，因为它将整个文件存储在内存中）；
3. 重新编写逻辑以逐行操作（相当可行和高效，虽然在代码中不如将其全部加载到二维结构中并转置它并使用min 和max 可能是）。

这是我对第三种方法的技术：

maxima = [float('-inf')] * 13
minima = [float('inf')] * 13
with open('names.csv') as input_file:
    for row in input_file:
        for col, value in row.split(','):
            value = float(value)
            maxima[col] = max(maxima[col], value)
            minima[col] = min(minima[col], value)

# This gets the value you called ``l``
combined_max_and_min = zip(maxima, minima)