深入解析Python文本数据处理的技巧与方法

import os
# 创建一个列表用来存储新的内容
list = []                                     
with open("task1.trainSentence.new", "r",encoding='xxx') as file_input: # 打开.new文件,xxx根据自己的编码格式填写
    with open("exp1_1.txt", "w", encoding='xxx') as file_output:        # 打开exp1_1.txt,xxx根据自己的编码格式填写文件如果没有就创建一个
 
        for Line in file_input:                                         # 遍历每一行的文件
            arr = Line.split('\t')                                      # 以\t为分隔符读取
            if arr[0] not in list:                                      # if the word is not in the list
                list.append(arr[0])                                     # add the word to the list
            file_output.write(arr[0]+"\t"+arr[1]+"\t"+arr[2]+"\t"+arr[3]+"\t"+arr[4]+"\n")  # write the line to the file
file_input.close()                                                      #关闭.new文件
file_output.close()                                                     #关闭创建的txt文件       

import os
file_1 = open("exp1_1.txt", encoding='xxx')             # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写
os.mkdir("exp1_train")                                  # 创建目录
os.chdir("exp1_train")                                  # 修改进程的工作目录（使用该目录）
a = file.readline()                                     # 按行读取exp1_1.txt文件
arr = a.split("\t")                                     # 按\t间隔符作为分割
b = 1                                                   #设置分组文件的序列
file_2 = open("{}.txt".format(b), "w", encoding="xxx")  # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写
for line in file_1:                                     # 按行读取文件
    arr_1 = line.split("\t")                            # 按\t间隔符作为分割
    if arr[0] != arr_1[0]:                              # 如果读取文件的第一列内容与存入新文件的第一列类型不同
        file_2.close()                                  # 关掉该文件
        b += 1                                          # 文件序列加一
        f_2 = open("{}.txt".format(b), "w", encoding="xxx") # 创建新文件，以另一种类型分类,xxx根据自己的编码格式填写
    arr = line.split("\t")                              # 按\t间隔符作为分割
    f_2.write(arr[0]+"\t"+arr[1]+"\t"+arr[2]+"\t"+arr[3]+"t"+arr[4]+"\t""\n") # 将相同类型的文件写入
f_1.close()                                             # 关闭题目一创建的exp1_1.txt文件
f_2.close()                                             # 关闭创建的最后一个类型的文件

import os

with open("exp1_1.txt", encoding='xxx') as file_in1: # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写
    i = 1                                            # 类型序列
    arr2 = {}                                        # 创建字典
    for line in file_in1:                            # 按行遍历
        arr3 = line[0:2]                             # 读取关系
        if arr3 not in arr2.keys():
            arr2[arr3] = i                           
            i += 1                                   # 类型+1
    file_in = open("task1.test.new")                 # 打开文件task1.test.new
    os.mkdir("exp1_test")                            # 创建目录
    os.chdir("exp1_test")                            # 修改进程的工作目录（使用该目录）
    for line in file_in:
        arr = line[0:2]
        with open("{}_test.txt".format(arr2[arr]), "a", encoding='xxx') as file_out:
            arr = line.split('\t')
            file_out.write(line)
    i = 1
    file_in.seek(0)
    os.mkdir("exp1_index")
    os.chdir("exp1_index")
    for line in file_in:
        arr = line[0:2]
        with open("index{}.txt".format(arr2[arr]), "a", encoding='xxx') as file_out:
            arr = line.split('\t')
            line = line[0:-1]
            file_out.write(line + '\t' + "{}".format(i) + "\n")
        i += 1

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_songs.csv")       # 读取数据
Newdata = data.drop_duplicates(subset=['artist_id'])   # 删除重复值
artist_sum = Newdata['artist_id'].count()              
#artistChongFu_count = data.duplicated(subset=['artist_id']).count() artistChongFu_count = data.loc[:,'artist_id'].value_counts() 重复次数，即每个歌手的歌曲数目
songChongFu_count = data.loc[:,'songs_id'].value_counts()  # 没有重复（歌手）
artistChongFu_count.loc['artist_sum'] = artist_sum         # 没有重复（歌曲）artistChongFu_count.to_csv('exp2_1.csv')                   # 输出文件格式为exp2_1.csv

import pandas as pd import os

data = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_songs.csv")
data_two = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_user_actions.csv")
num=pd.merge(data_two, data) num.to_csv('exp2_2.csv')

import pandas as pd
data =pd.read_csv('exp2_2.csv')
DataCHOngfu= data.groupby(['artist_id','Ds'])['gmt_create'].sum()#重复项相加DataCHongfu.to_csv('exp2_3.csv')