Python 我需要解析文件中的一些文本和整数

我遇到了一个我正试图解决的问题。我的目标是导入一个包含足球队名称的文件，然后是赢家和输家的数量，如果一个队的平均值大于.500，我就必须将该队的名称和平均值写入一个新文件。然后，我必须将低于.500的团队写入一个单独的文件。到目前为止，我的代码可以读取文件的每一行，但我不知道如何分析每一行代码。我真的只是在寻找任何建议，我可以得到在这一点上，这将是非常感谢

scores = open("fbscores.txt",'r')
eachline = scores.readline()
while eachline != "":
    print(eachline)
    eachline = scores.readline()
scores.close()

---

最有可能的结果是使用split方法，该方法在每次遇到某个字符时将字符串拆分为一个列表元素。在这里阅读更多

您可以使用高级库来实现这一点，如

它有许多你想要的功能

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)

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给出如下文件的示例行：

Cowboys 4 1

line = scores.readline().split()
teamName = line[0]
wins = int(line[1])
losses = int(line[2])

if wins > losses:
    print(teamName + "'s record is over .500!")
    goodTeams.write(line)
    goodTeams.write() #make a new line
else:
    print(teamName + "'s record is <= .500.")
    badTeams.write(line)
    badTeams.write()

那么一些代码可能如下所示：

Cowboys 4 1

line = scores.readline().split()
teamName = line[0]
wins = int(line[1])
losses = int(line[2])

if wins > losses:
    print(teamName + "'s record is over .500!")
    goodTeams.write(line)
    goodTeams.write() #make a new line
else:
    print(teamName + "'s record is <= .500.")
    badTeams.write(line)
    badTeams.write()

给出：

>>> "%0.3f" % (4/(4+1))
'0.800'
>>> 

---

如果你从你的输入中发布一些行，这真的很有帮助。 根据您的描述，我假设输入中的每一行都有以下布局：

[NAME] X Y

其中，

NAME

是团队名称，

X

是获胜次数，

Y

是失败次数。 您可以简单地用任何分隔符（在本例中为“空格”）拆分该行

如果有逗号分隔符，那么您可以执行

eachline=eachline.split（'，'）

等等操作，这样您就明白了

然后，eachline将存储以下结构的列表

['NAME'，X，Y]

---

然后，您可以访问

X

和

Y

以分别使用：

eachline[0]

和

eachline[1]

对它们进行平均。获得帮助的最佳方法是发布一个要解析的文件的一些行。文件中的行是如何按空格分隔的？逗号？还有别的吗？您可能想看看string的split方法。此外，在读取/写入文件时，最佳做法是将它们包装在“with”关键字中。就我个人而言，我还将使用for循环来迭代“for line in scores.readlines（）：”这几行。看来您还有很多编码工作要做。我的建议是开始吧。文件的格式如下：NYGiants 5 2，只是用空格分隔。谢谢您的输入！我把这个网站作为书签，如果你觉得答案有帮助，请以投票的形式提供反馈。