NA,2023_5_10_Log,[0:22]--已触发B货架产生任务OK{"ReturnCode":1,"ReturnInfo":null,"AdviceInfo":null}這種txt文件怎麽用python拆分成多列
时间: 2023-11-12 12:09:17 浏览: 22
这种 txt 文件可以使用 Python 中的 split() 方法根据特定的分隔符将字符串拆分成多个列。
假设每一列都以"\t"作为分隔符,可以使用以下代码实现拆分:
```python
with open('filename.txt', 'r') as f:
for line in f:
cols = line.strip().split('\t')
# 对每一列进行处理
```
其中,`filename.txt`是待拆分的文件名,`strip()` 方法用于去除每行字符串的头尾空格和换行符,`split('\t')` 方法使用制表符 "\t" 作为分隔符将每行字符串拆分成多个列。接下来,你可以对每一列进行处理,比如将其插入到数据库中或者输出到另一个文件中。
如果文件中的每行列数不相同,可以使用Python中的csv模块进行读取和处理。
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安装sqoop INFO mapreduce.Job: Job job_local16268663_0001 running in uber mode : false 2023-06-07 14:42:05,241 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-06-07 14:42:05,244 INFO mapreduce.Job: Job job_local16268663_0001 failed with state FAILED due to: NA 2023-06-07 14:42:05,260 INFO mapreduce.Job: Counters: 8
这个错误信息也非常简略,无法直接判断具体错误原因。但是根据错误信息可以判断是 MapReduce 任务执行失败了,可能是以下原因之一:
1. MapReduce 程序代码中存在错误,例如 Java 语法错误、逻辑错误等。
2. Hadoop 集群中某个节点出现故障或者资源不足,导致任务无法正常执行。
3. 输入数据格式不正确,导致任务无法正常执行。
您可以查看 Hadoop 的日志文件,查找更详细的错误信息。另外,您可以尝试重新编写 MapReduce 程序代码、检查 Hadoop 集群状态、或者检查输入数据格式是否正确等。
optdigits_dist <- dist(optdigits[,1:1038]) optdigits数据集里有空值
如果 optdigits 数据集中有空值,你需要先处理这些空值,否则 `dist` 函数会出现错误。你可以使用 `complete.cases()` 函数来判断哪些行包含空值,然后使用 `na.omit()` 函数删除这些行。
下面是一个示例代码,用于处理 optdigits 数据集中的空值并计算距离矩阵:
```
# 读取 optdigits 数据集
optdigits <- read.csv("optdigits.csv")
# 删除包含空值的行
optdigits <- optdigits[complete.cases(optdigits),]
# 计算距离矩阵
optdigits_dist <- dist(optdigits[,1:1038])
```
请注意,上述代码假设空值在数据集中以 `NA` 的形式出现。如果空值以其他形式出现,请相应地修改代码。