Блог

Я хочу прочитать определенный csv-файл, затем удалить строку с номером, который я даю, и после этого изменить номера каждой записи в первом столбце, чтобы она по-прежнему находилась в числовом порядке от 1 до количества оставшихся строк

 1;230;81;119;lake;false;lakes;7 2;0;0;55;land;false;forest;1 3;0;0;205;land;false;forest;1 4;0;0;232;sea;true;ocean;0 5;0;2;240;sea;false;ocean;0 6;0;3;20;land;false;forest;6 7;0;3;170;land;false;forest;1 8;0;3;225;land;false;hills;1 9;0;4;248;sea;false;ocean;0 10;0;6;85;land;false;forest;1 11;0;6;135;land;false;forest;1 12;0;6;190;land;false;plains;6 13;0;8;244;sea;false;ocean;0   

После этого мне нужен скрипт для поиска каждого значения из первого столбца, которое было изменено в куче текстовых файлов, которые находятся в одной папке и отформатированы одинаково, и либо удалите значение, либо измените его соответствующим образом. Можно ли это сделать на python?

Вот как форматируются текстовые файлы (мне нужно удалить или изменить провинции)

 strategic_region={  id=126  name="STRATEGICREGION_126"  provinces={  1013 1037 1046 1058 1105 1126 1128 1141 1145 1160 1967 3987 3991 4018 4046 4061 4116 4129 4131 4146 4150 4163 4992 5053 7005 7008 7033 7040 7065 7077 7081 7132 7149 7162 7166 7180 9943 9960 9964 9976 9983 9994 10026 10045 10059 10078 10082 10091 11921 11923 11935 11939 11953 11957 11969 12000 12018 12020 12034 12051 12760 12888 13074 13077 13145 13179   }  weather={  period={  between={ 0.0 30.0 }  temperature={ -2.0 15.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.1 27.1 }  temperature={ -2.0 15.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.2 30.2 }  temperature={ 2.0 18.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.3 29.3 }  temperature={ 5.0 20.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.4 30.4 }  temperature={ 7.0 23.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.5 29.5 }  temperature={ 13.0 29.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.6 30.6 }  temperature={ 16.0 31.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.7 30.7 }  temperature={ 17.0 31.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.8 29.8 }  temperature={ 13.0 28.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.9 30.9 }  temperature={ 7.0 24.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.10 29.10 }  temperature={ 4.0 18.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  period={  between={ 0.11 30.11 }  temperature={ 0.0 16.0 }  no_phenomenon=0.600  rain_light=0.000  rain_heavy=0.000  snow=0.000  blizzard=0.000  arctic_water=0.000  mud=1.000  sandstorm=0.200  min_snow_level=0.000  }  } }