日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

Python新手問題——大txt文件按條件將多行合并

瀏覽:222日期:2022-07-29 14:51:19

問題描述

數據格式如下:······1107 1385331000000 1.31425116071267541107 1385331000000 0.00216831966616601571107 1385331600000 0.00216831966616601571107 1385331600000 1.48678059856709231107 1385331600000 0.00216831966616601571107 1385332200000 1.16976269383032431107 1385332800000 0.00216831966616601571107 1385332800000 0.005813069022279304 1107 1385332800000 1.28473294406098271107 1385332800000 0.00216831966616601571107 1385333400000 1.28915863808346031108 1385247600000 0.0269431681771513561108 1385247600000 6.1846964752626531108 1385248200000 0.059462889200508061108 1385248200000 6.3595727853353561108 1385248200000 0.0106028805902600441108 1385248800000 0.0269431681771513561108 1385248800000 5.5680479237872721108 1385249400000 0 0.010242026851040091108 1385249400000 5.2130178228553141108 1385250000000 0.010242026851040091108 1385250000000 5.3853272542178931108 1385250600000 0.016259860511678353 1108 1385250600000 4.9026440746581151108 1385251200000 4.1412888084884361108 1385251800000 0.05388633635430271 1108 1385251800000 4.6840966949668611108 1385251800000 0.010242026851040091108 1385252400000 4.3865801131770491108 1385253000000 4.5822193907978331108 1385253600000 5.2110610962798311108 1385254200000 0.020484053702080181108 1385254200000 3.9015460515633161108 1385254200000 0.010242026851040091108 1385254800000 4.0387888693118255······每一行數據間是tab鍵隔開的第一列是標號,第二列是UTC格式時間戳,第三列是流量數據,每行的數據是10分鐘內的,現在想把同一個標號的比如第一列為1107的每一小時的數據疊加起來成為新的一行(第二列的時間可以用時間戳表示或者以時間間隔表示),完全沒有頭緒,請大神指點指點

問題解答

回答1:

自己解決了,雖然可能比較復雜,但是能滿足需求

__author__ = ’Administrator’file = open(’day24.txt’, ’a+’)s = 'area time datan'file.write(s)file.closefile = open(’sms-call-internet-mi-2013-11-24-24.txt’,’r’)line = file.readline()list1 = []#時間num1 = []#dataarea = []while 1: line = file.readline() if line == ’’:break a = line.split() if int(a[0]) == 1:if a[2] == 'NA': a[2] = ’0’area.append(a[0])if a[1] in list1: num1[list1.index(a[1])] = float(num1[list1.index(a[1])])+float(a[2])else: list1.append(a[1]) num1.append(a[2]) elif int(a[0]) < 10001:if a[2] == 'NA': a[2] = ’0’if a[0] not in area: area.append(a[0]) file1 = open(’day24.txt’, ’a+’) for i in list1:file1.write('%-8s%-16s%.20fn' % (area[area.index(a[0])-1], i, float(num1[list1.index(i)]))) file1.close file1 = open(’day24.txt’, ’r’) file1.close list1 = [] num1 = []if a[1] in list1: num1[list1.index(a[1])] = float(num1[list1.index(a[1])])+float(a[2])else: list1.append(a[1]) num1.append(a[2]) else:breakfile.closefile = open(’day24.txt’, ’a+’)for j in list1: file.write('%-8s%-16s%.20fn' % (a[0], j, float(num1[list1.index(j)])))file.closefile = open(’day24.txt’, ’r’)file.close回答2:

如果是按照時間序列的,直接使用generator來讀取原文件,生成新的行然后輸出就可以了.

回答3:

pandas可以解決你的需求,讀取數據到dataframe中再進行處理

回答4:

這個要看你的數據量有多大了

使用 文件句柄遍歷 不用用 readlines() (內存可能不夠)

使用類似于字典一樣的數據結構來存儲你的信息,如果內存不夠,就要再想辦法,中間信息寫磁盤等。

大概的思路如下

from collections import Counterc = Counter()f = [’1107 1385332800000 1.2847329440609827’,’1107 1385332800000 0.0021683196661660157’,’1107 1385333400000 1.2891586380834603’,’1108 1385247600000 0.026943168177151356’,’1108 1385247600000 6.184696475262653’,’1108 1385248200000 0.05946288920050806’ ]’’’with open(’xxoo.txt’) as f: # f 文件遍歷句柄,相當于上面的 list f for i in f:s = i.split()c[s[0]] += s[2]’’’for i in f: # 這里是遍歷 f, 這里遍歷的是 list f, 你實際情況要用上面的 f s = i.split() # 這里是空格分割,可以使用 print s 看看結果 c[s[0]] += float(s[2]) # c 用來統計for i in c: print i, c[i]回答5:

你這個等于就是基于標號和小時兩個指標分組統計,用pandas讀入,用to_datetime將時間戳轉化為時間列再取小時數,然后用groupby同時對標號和小時進行分類,sum匯總就行了。

回答6:

請用這個思路https://www.zhihu.com/questio...

回答7:

我覺得你這個數據格式可以稍加分析一下再做1.第一列表示日期,你可以做為結果數組的第一層的鍵,result[date]2.第二列看著應該是時間(分鐘)的時間戳,這樣你要求按小時來做結果,你就每個result[data]項初始化24個元素,鍵就是小時數(可以用相應的小時數的時間戳的值做鍵),鍵值對應的就是這個小時內的數據總和,即resultdate3.初始化完成這個結果數組以后就簡單了,你就遍歷文件,逐行處理就可以了,每一行先讀取第一列的值,比如1107,就操作result[1107]。接著讀取第二列,找到對應的hourtimestamp鍵,累加就行了。4.最后遍歷result數組,輸出結果就行了。

回答8:

你需要:

from itertools import groupby

不到十行代碼就可以搞定的。

標簽: Python 編程
相關文章:
日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区
亚洲综合二区| 国产香蕉精品| 麻豆一区二区99久久久久| 免费不卡在线观看| 爽好多水快深点欧美视频| 伊人影院久久| 视频在线观看国产精品| 久久性天堂网| 日韩高清一区在线| 欧美三区不卡| 岛国av在线网站| 伊伊综合在线| 午夜在线一区二区| 不卡在线一区| 视频一区欧美精品| 欧美三级第一页| 日韩1区2区| 亚洲一本视频| 综合一区在线| 欧美黄色精品| 婷婷综合网站| 欧美中文一区| 国产成人精品一区二区三区免费| 91精品国产乱码久久久久久久| 9国产精品视频| 日韩欧美中文字幕一区二区三区 | 国产亚洲综合精品| 国产亚洲高清在线观看| 国产精品久久观看| 鲁大师成人一区二区三区 | 亚洲伊人精品酒店| 国产精品夜夜夜| 韩日一区二区三区| 欧美国产不卡| 午夜视频一区二区在线观看| 欧美sm一区| 好看不卡的中文字幕| 国产日韩欧美一区二区三区| 97精品国产| 综合五月婷婷| 欧美午夜精彩| 久久免费视频66| 国产精品老牛| 国产精品不卡| 午夜精品影视国产一区在线麻豆| 日韩深夜视频| 九九九精品视频| 欧美久久香蕉| 日本在线成人| 亚洲色图网站| 亚洲精品a级片| 1000部精品久久久久久久久| 日韩精品一区二区三区中文字幕| 视频一区二区国产| 欧美亚洲专区| 国产精品亚洲二区| 国产精品日韩精品在线播放| 国产精品一区二区中文字幕| 国产亚洲在线| 免费视频最近日韩| 在线日韩电影| 伊人影院久久| 亚洲一区二区三区无吗| 99在线观看免费视频精品观看| 欧美日一区二区| 激情欧美一区| 五月精品视频| 91久久午夜| 日韩成人三级| 国产精品黑丝在线播放| 欧美13videosex性极品| 欧美~级网站不卡| 欧美精品自拍| 最近国产精品视频| 国产精品tv| 亚洲va中文在线播放免费| 欧美精品资源| 日本在线一区二区三区| 久久爱www成人| 秋霞影视一区二区三区| 欧美日韩国产高清电影| 在线观看一区| 国产精品亚洲二区| 宅男在线一区| 免费精品视频| 欧美在线不卡| 91看片一区| 噜噜噜久久亚洲精品国产品小说| 婷婷综合一区| 不卡专区在线| 中文在线不卡| 国产精品亚洲成在人线| 亚洲啊v在线| 亚洲综合福利| 国产资源在线观看入口av| 亚洲欧美日韩一区在线观看| 欧美国产中文高清| 欧美成人一二区| 99视频在线精品国自产拍免费观看| 日韩欧美精品一区二区综合视频| 久久影院资源站| 伊人影院久久| 国产一区二区三区精品在线观看 | 美日韩一区二区三区| 99精品在线免费在线观看| 日韩精品免费观看视频| 日韩免费在线| 国产情侣久久| 爽爽淫人综合网网站| 亚洲涩涩在线| 中文字幕一区二区三区日韩精品 | 九色porny丨国产首页在线| 日韩高清一区在线| 免费在线观看一区二区三区| 欧洲亚洲一区二区三区| 欧美1区2区3| 欧美在线看片| 五月激激激综合网色播| 亚州av乱码久久精品蜜桃| 福利一区二区三区视频在线观看| 欧美欧美黄在线二区| 亚洲精品日韩久久| 午夜一区在线| 9久re热视频在线精品| 色偷偷偷在线视频播放| 激情中国色综合| 国内不卡的一区二区三区中文字幕| 久久精品99久久久| 日本成人精品| 欧美亚洲一区二区三区| 亚洲2区在线| 日本va欧美va精品发布| 亚洲综合激情在线| 亚洲三级av| 青青草伊人久久| 国产欧美精品| 麻豆精品在线视频| 国产成人久久| 日本美女一区| 国产精品亚洲一区二区三区在线观看| 成人三级高清视频在线看| 偷拍精品精品一区二区三区| 欧美亚洲国产一区| 免费的成人av| 老司机免费视频一区二区三区| 国产精品成久久久久| 免费精品国产的网站免费观看| 偷拍欧美精品| 国产一精品一av一免费爽爽| 欧美日韩一区二区三区在线电影| 国产伦理一区| a国产在线视频| 国产精品腿扒开做爽爽爽挤奶网站| 欧美三区不卡| 国产一区二区三区四区五区 | 免费看欧美美女黄的网站| 日韩精品一区二区三区中文在线| 国产精品2023| 国模 一区 二区 三区| 亚洲午夜免费| 电影91久久久| 中文视频一区| 97精品国产一区二区三区| 国产午夜精品一区二区三区欧美 | 久久天堂精品| 久久国产精品久久w女人spa| 国产精品s色| 在线亚洲欧美| 日韩.com| 国产视频一区二| 亚洲女同中文字幕| 三上亚洲一区二区| 日韩动漫一区| 亚洲免费精品| 激情久久99| 在线一区免费| 麻豆精品视频在线观看| 在线亚洲免费| 久久国产三级| 亚洲午夜免费| 亚洲一区二区三区四区五区午夜| 精品欧美日韩精品| 亚洲一卡久久| 久久精品中文| 久久精品一区二区国产| 石原莉奈在线亚洲二区| 特黄毛片在线观看| 国产日本久久| 日韩精品乱码av一区二区| 国产毛片一区| 国产福利资源一区| 日韩在线网址| 亚洲天堂日韩在线| 亚洲一区区二区| 在线观看免费一区二区| 国产精品成人3p一区二区三区| 亚洲精品一区二区在线播放∴| 国产一区日韩欧美| 中文字幕在线视频久| 国产一区二区三区免费在线|