So lesen Sie mit Python eine Textdatei in eine Liste oder ein Array

Ich versuche, die Zeilen einer Textdatei in eine Liste oder ein Array in Python einzulesen. Ich muss nur in der Lage sein, einzeln auf jedes Element in der Liste oder im Array zuzugreifen, nachdem es erstellt wurde.

Die Textdatei ist wie folgt formatiert:

0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.

Wo ...oben ist, enthält die eigentliche Textdatei Hunderte oder Tausende weiterer Elemente.

Ich verwende den folgenden Code, um zu versuchen, die Datei in eine Liste einzulesen:

text_file = open("filename.dat", "r")
lines = text_file.readlines()
print lines
print len(lines)
text_file.close()

Die Ausgabe, die ich bekomme, ist:

['0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.']
1

Anscheinend liest es die gesamte Datei in eine Liste von nur einem Element und nicht in eine Liste einzelner Elemente. Was mache ich falsch?

Sie müssen Ihre Zeichenfolge mit in eine Liste von Werten aufteilen split()

So,

lines = text_file.read().split(',')

Sie können auch numpy loadtxt like verwenden

from numpy import loadtxt
lines = loadtxt("filename.dat", comments="#", delimiter=",", unpack=False)

Sie möchten also eine Liste von Listen erstellen ... Wir müssen mit einer leeren Liste beginnen

list_of_lists = []

Als nächstes lesen wir den Dateiinhalt Zeile für Zeile

with open('data') as f:
    for line in f:
        inner_list = [elt.strip() for elt in line.split(',')]
        # in alternative, if you need to use the file content as numbers
        # inner_list = [int(elt.strip()) for elt in line.split(',')]
        list_of_lists.append(inner_list)

Ein häufiger Anwendungsfall sind Säulendaten. Unsere Speichereinheiten sind jedoch die Zeilen der Datei, die wir einzeln gelesen haben. Daher möchten Sie möglicherweise Ihre Listenliste transponieren . Dies kann mit der folgenden Redewendung erfolgen

by_cols = zip(*list_of_lists)

Eine andere häufige Verwendung besteht darin, jeder Spalte einen Namen zu geben

col_names = ('apples sold', 'pears sold', 'apples revenue', 'pears revenue')
by_names = {}
for i, col_name in enumerate(col_names):
    by_names[col_name] = by_cols[i]

Damit können Sie homogene Datenelemente bearbeiten

 mean_apple_prices = [money/fruits for money, fruits in
                     zip(by_names['apples revenue'], by_names['apples_sold'])]

Das meiste, was ich geschrieben habe, kann mit dem csvModul aus der Standardbibliothek beschleunigt werden . Ein weiteres Modul von Drittanbietern pandasermöglicht die Automatisierung der meisten Aspekte einer typischen Datenanalyse (weist jedoch eine Reihe von Abhängigkeiten auf).

Update Während in Python 2 zip(*list_of_lists)kehrt eine andere (umgesetzt) Liste von Listen, in Python 3 hat sich die Situation geändert und zip(*list_of_lists)kehrt ein Zip - Objekt , das nicht subscriptable ist.

Wenn Sie einen indizierten Zugriff benötigen , können Sie verwenden

by_cols = list(zip(*list_of_lists))

Das gibt Ihnen eine Liste von Listen in beiden Versionen von Python.

Wenn Sie jedoch keinen indizierten Zugriff benötigen und nur ein Wörterbuch erstellen möchten, das durch Spaltennamen indiziert ist, ist ein Zip-Objekt in Ordnung ...

file = open('some_data.csv')
names = get_names(next(file))
columns = zip(*((x.strip() for x in line.split(',')) for line in file)))
d = {}
for name, column in zip(names, columns): d[name] = column

In dieser Frage wird gefragt, wie der durch Kommas getrennte Wertinhalt aus einer Datei in eine iterierbare Liste eingelesen werden kann:

0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.

Der einfachste Weg, dies zu tun, ist mit dem csvModul wie folgt:

import csv
with open('filename.dat', newline='') as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Jetzt können Sie einfach spamreaderwie folgt iterieren :

for row in spamreader:
    print(', '.join(row))

Weitere Beispiele finden Sie in der Dokumentation .