Блог

Hii у меня есть текстовый файл, содержащий данные, подобные приведенным ниже, и сохраненный в имени input.file

 2.0_39_RAS.out  1.911157    1.5  80  0  10
2.8_29_BAS.out  2.224520    1.5  78  0  60
2.0_29_CGD.out  2.198376    1.5  85  0  28
2.0_28_MPK.out  1.945320    1.5  78  0  36
2.1_30_CLR.out  2.281479    1.5  78  0  16
 

Я просто хочу выполнить некоторые вычисления, используя значения столбцов, и хочу записать его вывод в последнем столбце следующим образом:
для вывода: мне нужно умножить 4th 6th столбец на значение столбца и разделить его на второе число (39,29,29,28,30) из строки .out, присутствующей в первом столбце

                                                 output
2.0_39_RAS.out  1.911157    1.5  80  0  10       (80*10)/39  
2.8_29_BAS.out  2.224520    1.5  78  0  60       (78*60)/29
2.0_29_CGD.out  2.198376    1.5  85  0  28       (85*28)/29
2.0_28_MPK.out  1.945320    1.5  78  0  36       (78*36)/28
2.1_30_CLR.out  2.281479    1.5  78  0  16       (78*16)/30
 

я попытался написать скрипт для этого

 import numpy as np
import glob
import os
import sys
from pathlib import Path

dir1 = glob.glob('/home/drem/data/input.file')

for files in dir1:
    x=files
    a = open(x,'r')
    b = a.readlines()
    a.close()
    for line in b:
        columns=line.split()
        print(columns)
        col4=columns[3]
        print(col4)
 

Однако он не получает доступ к значениям столбцов и не выполняет вычисления … я надеюсь, что какой-нибудь эксперт мне поможет.Заранее спасибо.

Вы можете использовать pandas для таких вычислений на основе таблиц / столбцов, но вам следует прочитать документы и выполнить несколько руководств, чтобы понять каждую строку:

Основная идея состоит в том, чтобы загрузить набор данных с помощью анализатора CSV и превратить его в pandas.DataFrame место, где вы можете манипулировать данными по столбцам.

 import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "input.file",
    delim_whitespace=True,
    names=["A", "B", "C", "D", "E", "F"],
    index_col=False)

df["result"] = df["D"] * df["F"] / df["A"].apply(lambda x: int(x.split("_")[1]))
print(df)
 

Дает вам:

                 A         B    C   D  E   F      result
0  2.0_39_RAS.out  1.911157  1.5  80  0  10   20.512821
1  2.8_29_BAS.out  2.224520  1.5  78  0  60  161.379310
2  2.0_29_CGD.out  2.198376  1.5  85  0  28   82.068966
3  2.0_28_MPK.out  1.945320  1.5  78  0  36  100.285714
4  2.1_30_CLR.out  2.281479  1.5  78  0  16   41.600000
 

Дополнительная информация доступна здесь: https://pandas.pydata.org