Python 查找特定编号的完整行

我们有一个txt文件，它包含3列和100000行。我们希望找到特定编号的行，例如：

1.232422567

，它位于第一列，但不知道其行数。 例如，请看以下示例：

...
5.98735973963    4.3453     1.09877345
6.21376876       5.78789    2.11255
1.232422567      0.009044   9.886778893
0.1213445        0.938763   8.9978444
...

我们想调用

1.232422567

，查看它的完整行

1.232422567      0.009044   9.886778893

在计算中使用，例如在

h=a+b

中，其中

h=0.009044+9.886778893

---

请注意：我们不知道提到的数字是在哪一行。我们希望搜索该文件，找到该数字及其完整的行，并在计算中使用找到的行的组件。

这是一种方法。输出是一个

numpy

数组

import pandas as pd
from io import StringIO

mystr = """5.98735973963    4.3453     1.09877345
6.21376876       5.78789    2.11255
1.232422567      0.009044   9.886778893
0.1213445        0.938763   8.9978444"""

# Replace below with pd.read_table('my_file.txt', header=None, sep='\s+')
df = pd.read_csv(StringIO(mystr), delim_whitespace=True, header=None)

res = df[df[0] == 1.232422567].values[0]

# array([  1.23242257e+00,   9.04400000e-03,   9.88677889e+00])

然后要应用

h=a+b

，您可以方便地使用

numpy

：

h = np.sum(res[1:])

或者，如果您想要列表：

res = df[df[0] == 1.232422567].values[0].tolist()

# [1.232422567, 0.009044, 9.886778892999999]

---

到浮动的转换由

pandas

处理，这是一种方法。输出是一个

numpy

数组

import pandas as pd
from io import StringIO

mystr = """5.98735973963    4.3453     1.09877345
6.21376876       5.78789    2.11255
1.232422567      0.009044   9.886778893
0.1213445        0.938763   8.9978444"""

# Replace below with pd.read_table('my_file.txt', header=None, sep='\s+')
df = pd.read_csv(StringIO(mystr), delim_whitespace=True, header=None)

res = df[df[0] == 1.232422567].values[0]

# array([  1.23242257e+00,   9.04400000e-03,   9.88677889e+00])

然后要应用

h=a+b

，您可以方便地使用

numpy

：

h = np.sum(res[1:])

或者，如果您想要列表：

res = df[df[0] == 1.232422567].values[0].tolist()

# [1.232422567, 0.009044, 9.886778892999999]

---

到浮点的转换由

pandas

处理，这是纯python中的一种方法

file_path = "numbers.txt"
number = 1.232422567

number_str = str(number)
with open(file_path) as f:
    for i, line in enumerate(f):
        numbers = line.split()
        if number_str in numbers:
            print("{} is in line {}: {}".format(number_str, i, line))
            break

---

这是纯python中的一种方法

file_path = "numbers.txt"
number = 1.232422567

number_str = str(number)
with open(file_path) as f:
    for i, line in enumerate(f):
        numbers = line.split()
        if number_str in numbers:
            print("{} is in line {}: {}".format(number_str, i, line))
            break

---

这可以通过python中的

pandas

库实现。这是您的示例代码

import pandas as pd
data = pd.read_csv('filenane.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["a", "b", "c"]
foundColmn = data[data['a']==1.232422567][['b','c']]
print(foundColmn)

---

这可以通过python中的

pandas

库实现。这是您的示例代码

import pandas as pd
data = pd.read_csv('filenane.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["a", "b", "c"]
foundColmn = data[data['a']==1.232422567][['b','c']]
print(foundColmn)

---

我知道你说的是

任何函数

，而不是求和。您应该调用输出数组的组件

a=res[1] #the first row is 0
b=res[2]

现在，您可以在任何函数中使用它们

h=a+b

---

此解决方案基于此问题的选定答案。

我知道您所说的是

任何函数

，而不是求和。您应该调用输出数组的组件

a=res[1] #the first row is 0
b=res[2]

现在，您可以在任何函数中使用它们

h=a+b

---

此解决方案基于此问题的选定答案。

使用

df=pd.read_table（'my_file.txt'，header=None，sep='\s+'）

可能与OP的情况更相关，而不是使用

StringIO

方法的

read_csv

谢谢，但

h=a+b

是一个例子，我想把

a

和

b

分开。在任何函数中使用它，而不仅仅是求和使用

df=pd.read_table（'my_file.txt'，header=None，sep='\s+'）

可能与OP的情况更相关，而不是使用

StringIO

方法的

read_csv

，谢谢，但

h=a+b

就是一个例子，我想把

a

和

b

分开。并在任何功能中使用它，而不仅仅是summation@DeliriousLettuce你是完全正确的，我不确定它是否需要在那里，或者只是碰巧在这个例子中，数字正好在第一个colum@DeliriousLettuce你完全正确，我不确定它是否需要在那里，或者恰好在示例中，数字恰好位于它给出的第一列，ValueError:Length mismatch:Expected axis有1个元素，新值有3个元素elements@Bob这意味着您的文本文件只有一列。你可以用它

data.columns=[“a”]

它给出了，ValueError:长度不匹配：预期的轴有1个元素，新的值有3个元素elements@Bob这意味着您的文本文件只有一列。你可以用它

data.columns=[“a”]