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python - 使用 lambda 在列表中查找最小值

问题描述

我有一个将我的数据保存到.txt文件中的代码，然后我使用代码（如下），它在特定列中查找最小值并将其保存到另一个文件中，并在该行中附加了其他信息。输出看起来像这样，当我遇到同样的错误时，我将介绍两种情况。

我的代码：

    rows = []
    with open("S:/Workflow/Testresults/measurements.txt", mode='r') as infile:
        reader = csv.reader(infile, delimiter=" ")
        for row in reader:  # each row is a list
            rows.append(row)
    minimus = min(rows, key=lambda x: float(x[1]))
    dipolemoment = (float(minimus[3]) * ((2*6.532) * pow(10, 22) / (1.06 * pow(10,-10) * 4.5 * cos(radians(int(minimus[0])))))) * pow(10,-24)

错误：

Traceback (most recent call last):
  File "S:/Workflow/NewestDecomp/Decomposition13062019.py", line 198, in <module>
    minimus = min(rows, key=lambda x: float(x[1]))
  File "S:/Workflow/NewestDecomp/Decomposition13062019.py", line 198, in <lambda>
    minimus = min(rows, key=lambda x: float(x[1]))
ValueError: could not convert string to float:

第一的

输出：

30 295.5746708644463
31 287.2952638886134
32 278.71824911973124
33 269.851301784405
34 260.7054651033139
35 251.29568775900006

在这种情况下，脚本可以工作，但如果第一行中的数字超过 100，则会出现错误。

第二

输出：

30 239.69282467921443 0.4676188470692765 
31 233.26309732696078 0.4676188470692765
32 226.55527422794984 0.4676188470692765
33 219.5700525651719 0.4676188470692765
34 212.31067697178025 0.4676188470692765
35 204.78347831156816 0.4676188470692765
36 196.99928467633828 0.4676188470692765

在这里，如果我尝试使用代码，则会出现此错误。第一列中的数字是否高于 100 并不重要。

有什么想法吗？

标签： pythonlambda

解决方案

我认为您可能会看到您阅读的文本文件的格式存在问题。

当我运行代码片段时

rows = []
with open("test.txt", mode='r') as infile:
    reader = csv.reader(infile, delimiter=" ")
    for row in reader:  # each row is a list
        rows.append(row)
    minimus = min(rows, key=lambda x: float(x[1]))

对于您的第一个示例test.txt，但在第一列中修改为具有大于 100 的整数，我不会重现该错误。同样，当我使用第二个示例逐字运行此代码片段时，我不会重现您的错误。

您看到的错误

ValueError: could not convert string to float:

显示无法转换的字符串为空。如果它是一个非空字符串，例如 string notafloat，它将显示为

ValueError: could not convert string to float: notafloat

如果在一行中的第一列和第二列之间有多个空格，则第二列将是空字符串的示例。在这种情况下，您可以将skipinitialspace=True其用作 中的选项csv.reader，这将跳过分隔符后的任何其他空格。

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