升序python文本

我有一个简单的问题，我创建了游戏，最后我把分数附加到文本文件中。现在我在这个文件中有类似的内容：

John: 11
Mike: 5
John: 78
John: 3
Steve: 30

我想给用户的可能性，阅读前3名的分数。现在我创建了这个：

with open(r'C:/path/to/scores.txt', 'r') as f:
            for line in f:
                data = line.split()
                print '{0[0]:<15}{0[1]:<15}'.format(data)

它看起来更好，但我如何才能显示只有三个位置和最高第一等最佳结果

诸如此类：

 1.   John:       78 
 2.   Steve:      30 
 3.   John:       11   

---

根据您可能希望对数据执行的其他操作，我认为

pandas

是一个很好的选择。您可以将其加载到

pandas

中，如下所示：

import pandas as pd
df = []
with open(r'C:/path/to/scores.txt', 'r') as f:
            for line in f:
                data = line.split()
                df.append({'Name': data[0], 'Score': data[1]})
df = pd.DataFrame(df)

然后你可以按分数排序并显示前三名

df.sort('Score', ascending=False)[:3]

我建议阅读所有的熊猫，看看它能做什么

编辑：为了便于阅读，您可以执行以下操作

df = pd.read_table('C:/path/to/scores.txt')

---

但这将要求您首先在该文件中放置列标题，这取决于您可能希望对数据执行的其他操作，我认为

pandas

是一个很好的选择。您可以将其加载到

pandas

中，如下所示：

import pandas as pd
df = []
with open(r'C:/path/to/scores.txt', 'r') as f:
            for line in f:
                data = line.split()
                df.append({'Name': data[0], 'Score': data[1]})
df = pd.DataFrame(df)

然后你可以按分数排序并显示前三名

df.sort('Score', ascending=False)[:3]

我建议阅读所有的熊猫，看看它能做什么

编辑：为了便于阅读，您可以执行以下操作

df = pd.read_table('C:/path/to/scores.txt')

---

但这将要求您首先在该文件中放置列标题，这取决于您可能希望对数据执行的其他操作，我认为

pandas

是一个很好的选择。您可以将其加载到

pandas

中，如下所示：

import pandas as pd
df = []
with open(r'C:/path/to/scores.txt', 'r') as f:
            for line in f:
                data = line.split()
                df.append({'Name': data[0], 'Score': data[1]})
df = pd.DataFrame(df)

然后你可以按分数排序并显示前三名

df.sort('Score', ascending=False)[:3]

我建议阅读所有的熊猫，看看它能做什么

编辑：为了便于阅读，您可以执行以下操作

df = pd.read_table('C:/path/to/scores.txt')

---

但这将要求您首先在该文件中放置列标题，这取决于您可能希望对数据执行的其他操作，我认为

pandas

是一个很好的选择。您可以将其加载到

pandas

中，如下所示：

import pandas as pd
df = []
with open(r'C:/path/to/scores.txt', 'r') as f:
            for line in f:
                data = line.split()
                df.append({'Name': data[0], 'Score': data[1]})
df = pd.DataFrame(df)

然后你可以按分数排序并显示前三名

df.sort('Score', ascending=False)[:3]

我建议阅读所有的熊猫，看看它能做什么

编辑：为了便于阅读，您可以执行以下操作

df = pd.read_table('C:/path/to/scores.txt')

但这将要求您首先在该文件中放置列标题

，如中所示，答案可仅用于排序；对结果进行切片，只得到三个最高分是微不足道的

也就是说，在这种情况下，您还可以切换到使用over

sorted

；它需要一个

键

功能，就像

排序

，与

排序

不同，它只使用内存来存储前X个项目（当要提取的集合较大且要保留的项目数较少时，理论性能更好）。除了不需要

reverse=True

（因为选择

nlargest

已经可以了），

heapq.nlargest

是那种情况下排序的

的替代品。
与中一样，答案可以直接使用
sorted
；对结果进行切片，只得到三个最高分是微不足道的

也就是说，在这种情况下，您还可以切换到使用over
sorted
；它需要一个
键
功能，就像
排序
，与
排序
不同，它只使用内存来存储前X个项目（当要提取的集合较大且要保留的项目数较少时，理论性能更好）。除了不需要
reverse=True
（因为选择
nlargest
已经可以了），
heapq.nlargest
是那种情况下排序的
的替代品。
与中一样，答案可以直接使用
sorted
；对结果进行切片，只得到三个最高分是微不足道的

也就是说，在这种情况下，您还可以切换到使用over
sorted
；它需要一个
键
功能，就像
排序
，与
排序
不同，它只使用内存来存储前X个项目（当要提取的集合较大且要保留的项目数较少时，理论性能更好）。除了不需要
reverse=True
（因为选择
nlargest
已经可以了），
heapq.nlargest
是那种情况下排序的
的替代品。
与中一样，答案可以直接使用
sorted
；对结果进行切片，只得到三个最高分是微不足道的

也就是说，在这种情况下，您还可以切换到使用over
sorted
；它需要一个
键
功能，就像
排序
，与
排序
不同，它只使用内存来存储前X个项目（当要提取的集合较大且要保留的项目数较少时，理论性能更好）。除了不需要
reverse=True
（因为选择
nlargest
已经做到了这一点），
heapq.nlargest
是那种情况下排序的
的替代品。
您可以稍微编辑代码，将分数存储在列表中，然后使用
sorted
功能对它们进行排序。然后，您可以只取排序列表的前三个分数

with open(r'doc.txt', 'r') as f:
            scores = []
            for line in f:
                data = line.split()
                scores.append(data)

            top3 = sorted(scores, key = lambda x: int(x[1]), reverse=True)[:3]

            for score in top3:
                print '{0[0]:<15}{0[1]:<15}'.format(score)

打开（r'doc.txt'，r'）作为f的
：
分数=[]
对于f中的行：
data=line.split（）
分数。附加（数据）
top3=排序（分数，key=lambda x:int（x[1]），reverse=True）[:3]
排名前三的分数：
打印“{0[0]：您可以稍微编辑代码，将分数存储在列表中，然后使用
排序功能对它们进行排序。然后您可以只获取排序列表的前三个分数

with open(r'doc.txt', 'r') as f:
            scores = []
            for line in f:
                data = line.split()
                scores.append(data)

            top3 = sorted(scores, key = lambda x: int(x[1]), reverse=True)[:3]

            for score in top3:
                print '{0[0]:<15}{0[1]:<15}'.format(score)

打开（r'doc.txt'，r'）作为f的
：
分数=[]
对于f中的行：
data=line.split（）
分数。附加（数据）
top3=排序（分数，key=lambda x:int（x[1]），reverse=True）[:3]
排名前三的分数：
打印“{0[0]：您可以稍微编辑代码，将分数存储在列表中，然后使用