Python 如何调用需要使用文本文件中的值的函数？

我有两个职能：

errorLim = 0.3

def getQ(x):
    q = math.log(1.0- erf(abs(x)/SQRT2))
    return q

def getQMulti(ppm,errorLim):
    x = (ppm-peakAvg)/errorLim
    q = getQ(x)
    x0=2.0
    q0=getQ(x0)
    QMulti = 1.0+(q/math.abs(q0))
    return QMulti

我有一个名为

expAtoms

的文件，如下所示：

3.H5 5.40077
2.H8 7.75894
3.H6 7.60437
3.H5 5.40001
5.H5 5.70502
5.H6 7.96472
""
""
6.H6 7.96178
6.H5 5.71068

如何将第一列中的值分组并查看它们是否相同，如果相同，则取第二列中值的平均值。例如，

3.H5

重复，因此取

5.40077

和

5.40001

的平均值，并将其用作我的

getQMulti

程序中的

peakAvg

。本例中的平均值为5.40039，

ppm

值为

5.40077

和

5.40001

import pandas as pd

expAtoms = 'expAtoms.txt'

df2 = pd.read_table(expAtoms,delimiter = " ", header = None)
df2.rename(columns={0:"atom",1:"value"}, inplace=True)
df2.groupby('atom').value.mean()

for atom in df.atom.unique():
    ppm = df.where(df.atom==atom).value.dropna()
    peakAvg = ppm.mean()

getQMulti(ppm,peakAvg,errorLim)

---

您可以使用以下简单的位在Python中逐行读取文件：

with open('expAtoms.txt') as file:
    for line in file:
        # To get each column value, use split()
        left, right = line.split(" ")

请记住，这是假定列由空格分隔的。从那里，我将把值保存在字典中，以便将来在查找左侧值匹配的行时检查它们（这一步有很大的优化空间，但这是一个单独的问题）。

尝试以下方法：

将熊猫作为pd导入
df=pd.read_表（“path/to/your_file.txt”，delimiter=”“，header=None）
rename（列={0:“原子”，1:“值”}，inplace=True）
>>>df
出[1]：
原子值
0.3.H5.40077
1.2.H8 7.75894
2.3.H6 7.60437
3.3.H5.40001
4.5.H5.70502
5.H6 7.96472
6楠楠楠
7楠楠
8.6.H6 7.96178
9.6.H5.71068
>>>df.groupby（'atom'）.value.mean（）
出[2]：
原子
2.H8 7.75894
3.H5 5.40039
3.H6 7.60437
5.H5.70502
5.H6 7.96472
6.H5 5.71068
6.H6 7.96178
名称：value，数据类型：float64

注意，这段代码期望您的文件只包含表，而不包含头或任何其他内容

如果要提取特定值，请执行以下操作：

ppm=df.where（df.atom==“3.H5”）.value.dropna（）
peakAvg=ppm.mean（）

但是您可能应该将函数更改为添加

peakAvg

作为参数，以便将值传递给函数

def getQMulti（ppm、peakAvg、errorLim）：
x=（ppm峰值）/errorLim
q=getQ（x）
x0=2.0
q0=getQ（x0）
QMulti=1.0+（q/math.abs（q0））
返回QMulti

---

编辑：

为了在所有值上迭代应用函数，如下所示：

df.atom.unique（）中原子的

迭代所有原子
ppm=df.where（df.atom==atom.value.dropna（）
peakAvg=ppm.mean（）
#在这里运行你的函数

---

但是请注意，您的函数必须处理类似数组的结构，因此您可能必须使用

numpy

而不是

math

来实现它，带引号的行（

“

）代表什么？它们不代表任何内容，这些行是我不想使用的NaN行，可能使用csv模块，将每一行作为列表中的一个项目放入列表中；对第一列上的列表进行排序，使用itertools.groupby生成第一列相同的所有值；取每组值的平均值并使用它。你的问题如何不被回答？？？你问题的标题不能反映你的问题。这将在带有引号的行中失败

“

，因此我将添加一个

if

语句来过滤这些内容谢谢！我试过了，但是我得到了一个语法错误，它说：

SyntaxError:keyword不能是一个表达式，当它谈论
ppm=df.where（df.atom==“3.H5”）.value.dropna（）
时，我如何运行它而不指定
3.H5
，并且只运行所有的值，例如，当我调用
getQMulti
时，它会遍历所有原子名称（即：
3.H5
），找到它的平均值，并使用与之相关的两个ppm值（即：5.40077和5.40001）来计算getQMulti如何使用numpy而不是数学来实现它？numpy是否有类似于
erf
的函数？我刚刚试用了你的代码，我得到了如下错误：
AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“atom”
这是你说我会得到的错误，因为我没有用numpy实现我的函数吗？@user8290579:numpy应该有除
erf
但是您会在
scipy.special.erf
下找到一个类似的函数，它应该可以正常工作。关于您的AttributeError，能否检查
df
的第一列是否为“atom”？这段代码适合我，所以我不确定错误来自哪里。