python读取文件对各列进行索引 可以用readlines, 也可以用readline, 如果是大文件一般就用readlined={}
a_in=open("testfile.txt","r")
forlineina_in:
columnssplit=line.rstrip().split("\t")
d[columnssplit[0]]=columnssplit[1]
a_in.close()
ID_test=open("correlation.txt","r")
forlineinID_test:
s=line.rstrip().split("\t")
ifs[1]ind:
prints[0]+"\t"+d[s[1]]
ID_test.close()
##Hereisanotherexample
f=open("test.txt","r")
whileTrue:
line=f.readline()
ifline:#或者用ifline!="":
printline
else:
break
f.close()
python 还有一个pandas 主要用于大数据分析, 它与matplotlib以及 numpy 结合可以替代R语言进行统计学分析, 获取dataframe的 各行内容,可以用iterrows() 和 itertuples(), 其中 itertuples() 比 iterrows()速度更快。importpandasaspd
df1=pd.read_csv("test.txt",header=None,sep='\t')
#打印前三行
printdf1[:3]
#选取前三行的前三列,使用df.loc
df2=df1.loc[:3,[0,1,2]]
printdf2
#替换第三列的部分内容
col3=df2.apply(lambdar:r[2].replace("KH","TF"),axis=1)
#合并第一列和替换后的第三列内容
df3=pd.concat([df2[0],col3],axis=1)
printdf3
参考: