因为要使用Origin进行数据分析,数据集为单行文本逗号隔开,无法直接复制粘贴到Origin中,故为此整理了一下代码,方便后续直接使用。
一、任务需求
有个1.txt文档文件里面是一行数据信息,要将其规整为每行一个数据
,生成2.txt文档文件
1.txt
文档文件内容:
2.txt
文档文件最终需要达到的格式要求:
二、代码所用函数讲解
replace_commas
函数接受两个参数,只用改这俩参数就行!!!
参数一:input_file_path待处理的原始文本文件路径
参数二:output_file_path处理后保存的新文件路径
new_content = content.replace(' ', '\n') # 空格替换成换行
函数首先读取原始文件的内容,然后使用 replace 方法将所有的空格替换为一个回车
last_content = new_content.replace(',', '') # 将逗号删除掉
然后,将逗号删除掉
file.write(last_content)
最后,函数将新的内容写入到指定的输出文件中
通过replace
函数进行相应的替代,不局限这个需求哈
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
假设文本文件使用的是UTF-8编码。如果你的文件使用了不同的编码,请在 open 函数中相应地更改 encoding 参数
此外,如果你需要处理非常大的文件,可能需要考虑使用迭代文件对象的方式逐行读取和写入,以避免一次性加载整个文件到内存中
这可以通过在 open 函数中使用 'r'
模式来读取文件,并在循环中逐行处理来实现
三、完整代码
# 定义一个函数来替换文本中的空格和逗号
def replace_commas(input_file_path, output_file_path):
# 读取原始文件内容
with open(input_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
# 替换文本中的逗号
new_content = content.replace(' ', '\n') # 空格替换成换行
last_content = new_content.replace(',', '') # 将逗号删除掉
# 将新内容写入到输出文件
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(last_content)
print("okk!")
# 调用函数,替换文件中的空格和逗号
replace_commas(r"E:\Jupyter_workspace\augment\1.txt", r"E:\Jupyter_workspace\augment\2.txt")
四、运行效果
1,运行前
原始数据1.txt
为一行数据
需要将空格改成换行、逗号删除掉
2.txt
为空
2,运行后
2.txt
中,一行一个数据
这些数据就可以直接复制到Origin里面进行数据分析了