Python 将文本文件数据传递给变量

我正在学习python，在使用文本文件中的数据时遇到了一些麻烦

例如，文本文件的结构是逐行的，如下所示：

name 656 334

_, a, b, = line.split()

我想一行一行地获取循环中的数据，并将两个整数放入两个单独的变量中，比如a=656b=334，但我很难做到这一点。我尝试了列表和numpy数组的各种迭代，但最多只能在调用数组时将这两个数字包含在一起

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任何帮助都将不胜感激。

您可以使用正则表达式将数字提取到数组中

此处的示例代码：

重新导入
txt=“名称656 334”
x=re.findall（“[0-9]+”，txt）
打印（x）

这将返回一个包含两个值的数组

['656', '334']

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然后，您只需访问数组的两个值并将其分配到一个变量中，或者仅通过访问数组来使用它

假设您的数据行格式在整个文档中是相同的，并且数据分隔符是一个空格，您可以使用split解压行数据，如下所示：

name 656 334

_, a, b, = line.split()

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如果您知道每行中的所有值都将由空格分隔，则可以迭代文件中的行，并使用

split

将值放入列表中，然后相应地分配它们

with open('my_file.txt') as my_file:
    for line in my_file.readlines():
        parts = line.split()
        a = parts[1]
        b = parts[2]  # or parse it as _, a, b = line.split() as lennhv said above

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逐行运行整个文件，并在空格处拆分每行。大概是这样的：

with open("your filename", "r") as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        name, a, b = line.split()

        #Do anything with the values here

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这也可以用较短的列表理解来完成，但既然你刚开始，那就应该可以了。

你也可以尝试使用Pandas。我已经用下面的代码与我的评级txt

# import pandas library
import pandas as pd
# read rating file, without header and set column name for fields
rating_df = pd.read_csv('ratings.txt', sep=' ', header=None, names =["userId", "itemId", "rating"])

for index, row in rating_df.iterrows():
    print(int(row['userId']), int(row['itemId']))

遍历数据效率很低

使用

pandas.DataFrame

，使用矢量化操作更有效

pd.DataFrame.multiply

只是一个例子。一旦数据进入

数据框

，就可以执行任何功能

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是的，我认为

\uuu，a，b，=line.split（）

版本更容易维护