使用python读取.txt数据

我有一个.txt文件，如下所示：

# 经纬度
x1 = 11.21  
x2 = 11.51

y1 = 27.84  
y2 = 10.08

time: 201510010000  
变量名: val1  
[1.1,1.2,1.3]  
变量名: va2    
[1.0,1.01,1.02]  

time: 201510010100  
变量名: val1  
[2.1,2.2,2.3]  
变量名: va2  
[2.01,2.02,2.03]

time: 2015020000  
变量名: val1  
[3.0,3.1,3.2]  
变量名: val2  
[3.01,3.02,3.03]

time: 2015020100  
变量名: val1  
[4.0,4.1,4.2]  
变量名: val2    
[401,4.02,4.03]

我希望使用python阅读它，如下所示：

# 经纬度
x1 = 11.21  
x2 = 11.51

y1 = 27.84  
y2 = 10.08

time: 201510010000  
变量名: val1  
[1.1,1.2,1.3]  
变量名: va2    
[1.0,1.01,1.02]  

time: 201510010100  
变量名: val1  
[2.1,2.2,2.3]  
变量名: va2  
[2.01,2.02,2.03]

time: 2015020000  
变量名: val1  
[3.0,3.1,3.2]  
变量名: val2  
[3.01,3.02,3.03]

time: 2015020100  
变量名: val1  
[4.0,4.1,4.2]  
变量名: val2    
[401,4.02,4.03]

这就是我所做的，但我不知道下一步该怎么做

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我怎样才能找到它？

我建议您更改.txt格式并转换为.ini文件或.csv文件。 无论如何，你可以用字典

dict = {}
file = open("file.txt")
text = file.readline()
i=0
for i in range (text.lenght):
   if text[i][0:5]=="time":
      dict[text[i]] = []
      dict[text[i]].append(text[i+2])
      dict[text[i]].append(text[i+4])

该代码可能适用于您的文件，但如果您更改格式，将更容易在dict中存储数据。

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我希望我能有所帮助。

要获得所需格式的数据，您可以将相关部分添加到字典中，然后将其转换为数据帧：

import ast
import pandas as pd

with open('text.txt','r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    d = {"time":[],
         "val1":[],
         "val2":[]}

    for i, line in enumerate(lines):
        if line[:5] == "time:":
            time = line.strip().split()[-1]

            #Reading string representations of lists as lists
            v1 = ast.literal_eval(lines[i+2].strip())
            v2 = ast.literal_eval(lines[i+4].strip())

            #Counting number of vals per date
            n1 = len(v1)
            n2 = len(v2)

            #Padding values if any are missing
            if n1 > n2:
                v2 += [None] * n1-n2
            elif n2 > n1:
                v1 += [None] * n2-n1

            d["time"].extend([time] * max(n1,n2))
            d["val1"].extend(v1)
            d["val2"].extend(v2)

df = pd.DataFrame(d)

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我正在学习python，这就是我想到的：） 阅读解决方案并发现错误的人，请友好地指出

time = ""
val1 = []
val2 = []
final_list = []
process_val1 = False
process_val2 = False
with open('read.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        try:
            line = line.strip()
            if val1 and val2 and time != '':
                for v1, v2 in zip(val1, val2):
                    final_list.append([time, v1, v2])
                val1 = []
                val2 = []
                time = ''
                continue
            if process_val1 == True:
                val1 = line.split('[')[1].split(']')[0].split(',')
                process_val1 = False
                continue
            if process_val2 == True:
                val2 = line.split('[')[1].split(']')[0].split(',')
                process_val2 = False
                continue
            if 'time:' in line:
                time = line.split(": ")[1]
                continue
            elif 'val1' in line:
                process_val1 = True
                continue
            elif 'val2' in line:
                process_val2 = True
                continue
            elif 'va2' in line:
                process_val2 = True
                continue
            else:
                continue
        except:
            #handle exception here
            pass
    if final_list:
        with open('write.txt', 'w') as w:
            for list in final_list:
                w.write(", ".join(list) + '\n')

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首先，根据您的描述，我假设x1、x2、y1和y2如下“经纬度" 对你来说没有任何意义

假设您向我们展示的图片中的数据是您想要的，并且原始数据的格式如示例所示（例如，只有两个数据列，即val1和val2；val1和val2每个时间戳始终有3个值；val2总是在val1之后），那么以下解决方案应该可以工作：

import re

#define 4 patterns
p1=r'time:\s*(\d+)' # for time: 201510010000
p2=r'\[([\d\.]+),([\d\.]+),([\d\.]+)\]' # for [1.1,2.1,3.1]
v1p=u'变量名:\s*val1' # for val1
v2p=u'变量名:\s*val2' # for val2
inV1=False # the flag to show if next line is for val1
inV2=False # the flag to show if next line is for val1
time_column=''
csv_f=open('output.csv','w',encoding='utf-8') #open a csv file for writing
csv_f.write('time,val1,val2')

with open('text.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        m=re.match(p1,line)
        if m and time_column != m.groups()[0]:
            time_column = m.groups()[0]
            #reset the flags
            inV1=False
            inV2=False
            continue
        if re.match(v1p,line):
            inV1=True
            continue            
        if re.match(v2p,line):
            inV2=True
            continue            
        m=re.match(p2,line)
        if not m: continue
        if inV1:
            val1=m.groups()          
        if inV2: # we should ouput all the values for a timestamp since both val2 and val1 are ready now
            val2=m.groups()
            for i in range(0,3):
                l="{0},{1},{2}".format(time_column,val1[i],val2[i])
                csv_f.write("\n"+l)
    csv_f.close() #close the csv file

上面的代码所做的是解析给定的文本，并将格式化的输出写入名为“output.csv”的csv文件，该文件与“text.txt”位于同一文件夹中。您可以直接使用MS Excel或任何其他spreedsheet编辑器或查看器打开它

我在这里使用regex是因为它最灵活，您可以随时修改模式以满足您的需要，而无需更改其余的逻辑。此外，使用标志的优点是不会被文本中可能重复的行所混淆

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如果您有进一步的要求，请留下评论。

下一步是什么？…我个人会将数据导出到.csv或.asc文件。只是一堆格式解析。数据结构很复杂，因此，我担心将数据导出到.csv不起作用。您有

a.txt

并打开

text.txt

文件阅读a你能澄清你的问题吗？谢谢你指出错误，文件名是我的本地文件夹中的text.txt。谢谢你的帮助。非常漂亮和简单的代码。谢谢你的帮助。这是一个神奇的方法，效果很好。再次感谢。我有一个问题。“尝试和排除函数“是必需的吗？因为当我删除“try and except functions”时，代码运行良好。谢谢：）。Try和except块用于处理代码中的异常。它现在可能工作得很好，因为我尝试根据您提供的示例创建代码。但是我不确定如果数据的格式改变，它会有什么反应，因此添加了try-except块。再次感谢，谢谢你的帮助。我有一些问题。1） 3号线使用readlines是否更好；2） 第5行中“attribute”lenght“的意思是什么，它有一个AttributeError:“list”对象没有属性“lenght”

import re

#define 4 patterns
p1=r'time:\s*(\d+)' # for time: 201510010000
p2=r'\[([\d\.]+),([\d\.]+),([\d\.]+)\]' # for [1.1,2.1,3.1]
v1p=u'变量名:\s*val1' # for val1
v2p=u'变量名:\s*val2' # for val2
inV1=False # the flag to show if next line is for val1
inV2=False # the flag to show if next line is for val1
time_column=''
csv_f=open('output.csv','w',encoding='utf-8') #open a csv file for writing
csv_f.write('time,val1,val2')

with open('text.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        m=re.match(p1,line)
        if m and time_column != m.groups()[0]:
            time_column = m.groups()[0]
            #reset the flags
            inV1=False
            inV2=False
            continue
        if re.match(v1p,line):
            inV1=True
            continue            
        if re.match(v2p,line):
            inV2=True
            continue            
        m=re.match(p2,line)
        if not m: continue
        if inV1:
            val1=m.groups()          
        if inV2: # we should ouput all the values for a timestamp since both val2 and val1 are ready now
            val2=m.groups()
            for i in range(0,3):
                l="{0},{1},{2}".format(time_column,val1[i],val2[i])
                csv_f.write("\n"+l)
    csv_f.close() #close the csv file