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

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：

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。

相关问题

Error in reads_len[[col]]/1e+06 : non-numeric argument to binary operator

这个错误信息通常出现在R语言编程中，表示在执行二元运算符（如除法运算符"/"）时，遇到了一个非数值型参数。具体来说，`reads_len[[col]]/1e+06`这一行代码试图将`reads_len`列表中名为`col`的元素的每个值除以1,000,000，但是其中一个或多个元素不是数值型。

解决这个问题的方法如下：

1. **检查数据类型**：确保`reads_len[[col]]`中的所有元素都是数值型。可以使用`class()`或`str()`函数来检查数据类型。

    class(reads_len[[col]])

或者

    str(reads_len[[col]])

2. **转换数据类型**：如果发现元素不是数值型，可以使用`as.numeric()`函数将其转换为数值型。

    reads_len[[col]] <- as.numeric(reads_len[[col]])

3. **处理缺失值**：确保数据中没有缺失值（NA），因为缺失值也会导致类似的错误。可以使用`is.na()`函数检查缺失值。

    if(any(is.na(reads_len[[col]]))) {
      print("存在缺失值")
    }

4. **调试代码**：在执行除法运算之前，添加一些调试信息，查看`reads_len[[col]]`的具体内容。

    print(reads_len[[col]])

通过以上步骤，可以找到并修复导致错误的具体问题。

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。