使用Python从包含多组数据的文件中读取特定列

Posted 2023-02-03

我试图使用python从.txt文件加载多列数据。

我的文件包含多组数据，每组都有一个标题。

我想选择一个集合，然后从中选择2列。我使用genfromtxt来读取.txt文件，但是它将集合的标题作为列读取，因此它给了我这样的错误：

第2行（有4列而不是1列）

这是我的txt文件的一个示例，其中TC_14TeV_NLO和TC_13TeV_LO是标题，我想取每组的前2列：

TC_14TeV_NLO 
1000 1.51100e+01 6.2e-03 4.1e-02%
2000 7.36556e-01 4.4e-04 5.9e-02%
3000 7.85092e-02 5.1e-05 6.5e-02%
4000 1.17810e-02 7.4e-06 6.3e-02%
5000 2.39873e-03 1.3e-06 5.2e-02%
6000 7.18132e-04 2.7e-07 3.7e-02%
7000 3.10281e-04 8.1e-08 2.6e-02%
8000 1.67493e-04 3.3e-08 1.9e-02%
9000 1.01369e-04 2.2e-08 2.2e-02%
10000 6.54776e-05 1.6e-08 2.4e-02%

TC_13TeV_LO
1000 1.04906e+01 1.7e-03 1.7e-02%
2000 4.53170e-01 8.1e-05 1.8e-02%
3000 4.25722e-02 7.9e-06 1.9e-02%
4000 5.80036e-03 1.1e-06 1.9e-02%
5000 1.17278e-03 2.1e-07 1.8e-02%
6000 3.82330e-04 6.1e-08 1.6e-02%
7000 1.78036e-04 2.7e-08 1.5e-02%
8000 9.91945e-05 1.9e-08 1.9e-02%
9000 6.05766e-05 1.6e-08 2.6e-02%
10000 3.92631e-05 1.2e-08 3.0e-02%

答案

首先，定义一个将文件拆分为多个部分的函数。这是一个生成器，它生成一系列行列表：

def split_sections(infile):
    """Generate a sequence of lists of lines from infile delimited by blank lines.
    """
    section = []
    for line in infile:
        if not line.strip():
            if section:
                yield section
                section = []
        else:
            section.append(line)
    if section: # last section may not have blank line after it
        yield section

然后你的实际任务很简单：

with open(path) as infile:
    for lines in split_sections(infile):
        heading = lines[0].rstrip()
        data = np.genfromtxt(lines[1:], usecols=[0,1])
        print(heading)
        print(data)

另一答案

对于您的示例文件，您可以这样做：

import pandas as pd

#read in first set of data, start from the beginning, read 10 lines
df1=pd.read_csv('exfile.txt', sep=" ",skiprows=None,nrows=10)

#read in the second set of data, do not start at the beginning of file but skip 11 rows, read the next 10 lines
df2=pd.read_csv('exfile.txt', sep=" ",skiprows=11,nrows=10)

#choose any two cols, for example:
print(df1['TC'])
print(df2['13TeV'])

否则，我建议拆分给每个集合自己的文件，而不是使用pandas.read_csv来读取它们。