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python - 使用多个分隔符解析 txt 文件

问题描述

我有一个 data.txt 文件，其中包含对象之间的交互以及它们之间的距离。举个小例子，假设我有对象 a,b,c,A,B,C; 我只用一个距离值测量了它们的相互作用。那么输出的格式是这样的：

header
    Distance aA bA cA
             aB bB cB
             aC bC cC

下面是一个小的真实例子

% rows 3 cols 10
    0.001000     0.270443    -0.276056     0.277961
                 0.241303     0.227167     0.227000
                -0.238565     0.257939     0.275644
    0.002000     0.126853     0.121890     0.115652
                 0.137218     0.136350     0.132567
                 0.116713     0.113115     0.111461
    0.003000     0.201059     0.184873    -0.170027
                 0.132424    -0.122704    -0.112826
                 0.089461     0.086023     0.084290

我想解析这个数据文件并将其重塑为一个实际具有标题中给定大小的矩阵（在本例中为 3x10），以便我可以绘制特定的交互 wrt 距离。

第一个问题当然是距离列，因为每个值之间都有空间。因此，作为第一次尝试，我删除了距离列（因为我已经知道这些数据），并尝试使用以下代码解析交互项：

     import numpy as np

     with open('data.txt', 'r') as the_file:
         all_data = [line.strip() for line in the_file.readlines()]
         header = all_data[0].split()
         row=int(header[2])
         cols=int(header[4])

     lines=np.loadtxt("data.txt", delimiter="     ", skiprows=1)
         a=np.reshape(lines, (row,cols));

，但负值会弄乱分隔符。所以我的问题是，我怎样才能解析这个文件（如果可能的话，保留距离列）？

我知道这是一个非常具体的问题，但即使是在正确的方向上稍加推动，我也会感激不尽。我已经尝试过np.split库pandas，但无法得到我想要的结果。

标签： pythonparsing

解决方案

另一种方法可能是使用正则表达式来解析文件中的值：

import re

f = open('data.txt', 'r')
lines = f.readlines()
f.close()
expr = r'\-?\d+.\d*'
expr_compiled = re.compile(expr)

data_values = [expr_compiled.findall(l) for l in lines]

在示例中，data_values将是一个包含以下内容的常规列表列表：

[['0.001000', '0.270443', '-0.276056', '0.277961'],
 ['0.241303', '0.227167', '0.227000'],
 ['-0.238565', '0.257939', '0.275644'],
 ['0.002000', '0.126853', '0.121890', '0.115652'],
 ['0.137218', '0.136350', '0.132567'],
 ['0.116713', '0.113115', '0.111461'],
 ['0.003000', '0.201059', '0.184873', '-0.170027'],
 ['0.132424', '-0.122704', '-0.112826'],
 ['0.089461', '0.086023', '0.084290']]

当然，这需要您将每个值转换为有效数字，以便对它们执行数学运算并从其中一些列表中提取第一个值，因为这些值代表不同的东西。

最后，您可以使用 numpy 数组并根据需要重塑它们。

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