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將文本檔案轉換為具有多個鍵的字典

2022-04-06 05:17:57 資料庫

我正在嘗試讀取格式如下的文本檔案:

student
    first name: John
    last name: Doe
    grade: 9
    gpa: 4.0
school
    name: Richard High School
    city: Kansas City

####

student
    first name: Jane
    last name: Doe
    grade: 10
    gpa: 3.0
school
    name: Richard High School
    city: Kansas City

到 Python 字典中。試圖讓最終結果看起來像:

{0:{'student':{'first name': 'John',
    'last name': 'Doe',
    'grade': '9',
    'gpa': '4.0'},
    "school": {'name': 'Richard High School',
               'city': 'Kansas City'},
1:{'student':{'first name': 'Jane',
    'last name': 'Doe',
    'grade': '10',
    'gpa': '3.0'},
    'school': {'name': 'Richard High School',
               'city': 'Kansas City'}
}

到目前為止,我知道如何處理內部鍵:

with open('<filename>') as f:
    dict = {}
    for line in f:
        x, y = line.split(": ")
        dict[x] = y
    print(dict)

但除此之外,我被困住了。

uj5u.com熱心網友回復:

如果您的資料完全按照您撰寫的模式進行排列,并且您不介意使用扁平字典,則每個學生一本:

pattern = re.compile(r"""
student
    first name: (?P<first_name>.*)
    last name: (?P<last_name>.*)
    grade: (?P<grade>\d*)
    gpa: (?P<gpa>\d .?\d*)
school
    name: (?P<school>.*)
    city: (?P<city>.*)""".strip())

with open(<filename>, "r") as f:
    data = f.read()

students = [match.groupdict() for match in pattern.finditer(data)]

輸出:

[{'first_name': 'John',
  'last_name': 'Doe',
  'grade': '9',
  'gpa': '4.0',
  'school': 'Richard High School',
  'city': 'Kansas City'},
 {'first_name': 'Jane',
  'last_name': 'Doe',
  'grade': '10',
  'gpa': '3.0',
  'school': 'Richard High School',
  'city': 'Kansas City'}]

我沒有看到您想要的資料結構的好處,因此我建議一些更有利于表格資料分析的東西。

編輯:現在我們正在談論熊貓,

In [4]: df = pd.DataFrame(students)

In [5]: df
Out[5]:
  first_name last_name grade  gpa               school         city
0       John       Doe     9  4.0  Richard High School  Kansas City
1       Jane       Doe    10  3.0  Richard High School  Kansas City

獲取每個年級的學生人數:

In [6]: df.groupby("grade").size()
Out[6]:
grade
10    1
9     1
dtype: int64

您還可以按任意數量的列分組,例如按年級和學校:

In [7]: df.groupby(["grade", "school"]).size()
Out[7]:
grade  school
10     Richard High School    1
9      Richard High School    1
dtype: int64

uj5u.com熱心網友回復:

這是一個可能的解決方案:

import re

file = open("a.txt")
dictionaryMain = {}
dictionaryElement = {}
dictionaryStudent = {}
dictionarySchool = {}


text = file.read()
elements = text.split("####")

i = 0
for element in elements:
    firstName = re.search('first name: (. )', text).group(1)
    lastName = re.search('last name: (. )', text).group(1)
    grade = re.search('grade: (. )', text).group(1)
    gpa = re.search('gpa: (. )', text).group(1)
    name = re.search('name: (. )', text).group(1)
    city = re.search('city: (. )', text).group(1)
    dictionaryStudent['first name'] = firstName
    dictionaryStudent['last name'] = lastName
    dictionaryStudent['grade'] = grade
    dictionaryStudent['gpa'] = gpa
    dictionarySchool['name'] = name
    dictionarySchool['city'] = city
    dictionaryElement['student'] = dictionaryStudent
    dictionaryElement['school'] = dictionarySchool
    i = i 1
    dictionaryMain[i] = dictionaryElement

print(dictionaryMain)

輸入檔案:

student
    first name: John
    last name: Doe
    grade: 9
    gpa: 4.0
school
    name: Richard High School
    city: Kansas City

####

student
    first name: Jane
    last name: Doe
    grade: 10
    gpa: 3.0
school
    name: Richard High School
    city: Kansas City

####

student
    first name: Jane
    last name: Doe
    grade: 10
    gpa: 3.0
school
    name: Richard High School
    city: Kansas City

輸出:

{
  1: {
    'student': {
      'first name': 'John',
      'last name': 'Doe',
      'grade': '9',
      'gpa': '4.0'
    },
    'school': {
      'name': 'John',
      'city': 'Kansas City'
    }
  },
  2: {
    'student': {
      'first name': 'John',
      'last name': 'Doe',
      'grade': '9',
      'gpa': '4.0'
    },
    'school': {
      'name': 'John',
      'city': 'Kansas City'
    }
  },
  3: {
    'student': {
      'first name': 'John',
      'last name': 'Doe',
      'grade': '9',
      'gpa': '4.0'
    },
    'school': {
      'name': 'John',
      'city': 'Kansas City'
    }
  }
}

我不完全知道您的用例是什么,但是如果您有如此嚴格的格式,您應該真正考慮使用資料類。

uj5u.com熱心網友回復:

import re
temp = 0
data = {temp:{}}
with open('txt.txt') as f:
    for line in f:
        if len(line.strip()) == 0:
            continue
        if re.match("^[^:]*:.*$", line):
            key, value = line.split(':', 1)
            data[temp][main_key][key.strip()] = value.strip()
        elif re.match("^[^\#]*$", line):
            main_key = line.strip()
            if main_key in (data[temp].keys()):
                temp  = 1
                data[temp] = {}
            data[temp][main_key] = {}

如果我正確地實作了你的目標,這就是答案。但要小心,它是基于正則運算式的,您現在可以在 regex101.com 中了解更多資訊

首先,如果,我會跳過類似于“”并且充滿空的線條!(斷線)第二,我檢查行格式是否像“鍵:值”,如果不是,那么它是主鍵,我將它添加到主字典中,否則,我將它添加到主字典中的最后一個字典中

uj5u.com熱心網友回復:

您可以這樣做,但請記住,此方法非常特定于原始問題中定義的輸入和輸出:

d = dict()
k = 0
with open('foo.txt') as infile:
    for line in map(str.strip, infile):
        if len(line) > 0:
            match line:
                case 'student':
                    td = dict()
                    d[k] = {line: td}
                    k  = 1
                case 'school':
                    td[line] = dict()
                    td = td[line]
                case _:
                    k_, *v = line.split(':')
                    if v:
                        td[k_] = v[0].strip()

print(d)

輸出:

{0: {'student': {'first name': 'John', 'last name': 'Doe', 'grade': '9', 'gpa': '4.0', 'school': {'name': 'Richard High School', 'city': 'Kansas City'}}}, 1: {'student': {'first name': 'Jane', 'last name': 'Doe', 'grade': '10', 'gpa': '3.0', 'school': {'name': 'Richard High School', 'city': 'Kansas City'}}}}

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/456019.html

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