python对txt数据提取关键字排序

可以使用Python内置的sorted函数对txt数据进行关键字排序。

假设你有一个名为example.txt的文本文件，包含一些文本，每行一段文本。下面是一个简单的示例代码来读取文件并对其进行关键字排序：

keyword = "Python"
with open('example.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    sorted_lines = sorted(lines, key=lambda x: keyword in x, reverse=True)
    
with open('example_sorted.txt', 'w') as f:
    f.writelines(sorted_lines)

首先，定义关键字为"Python"。然后，打开example.txt文件并读取所有行。使用sorted函数对lines进行排序，使用lambda表达式指定排序关键字（这里使用关键字是否在每行中出现作为关键字，如果出现则排在前面）。最后，将排序后的行写入新文件example_sorted.txt。

注意，这里使用的是降序排序，因为我们希望出现关键字的行排在前面。如果需要升序排序，将参数reverse设置为False即可。同时，也可以将关键字作为参数传递进来，这样就可以对不同的关键字进行排序了。

相关问题

如何用python提取一个文件的关键字

您可以使用Python中的自然语言处理库（如NLTK、SpaCy等）来提取文件的关键字。首先，您需要将文件读取为文本字符串，然后使用适当的自然语言处理技术（如词性标注、命名实体识别等）来提取关键字，最后可以使用TF-IDF算法对关键字进行排序。具体实现可以参考相关的自然语言处理教程和Python库文档。

python处理csv数据,根据第三列关键字，提取特定的行，再把这些行的第五列数值按大小排列，分别提取前20%平均大小、中间60%平均大小、后20%平均大小。

可以使用Python内置的csv模块来处理csv文件，具体实现方法如下：

import csv

# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 跳过第一行，如果第一行是表头的话
    next(reader)
    # 根据第三列关键字，提取特定的行
    rows = [row for row in reader if row[2] == 'keyword']

# 按第五列数值大小排序
sorted_rows = sorted(rows, key=lambda x: float(x[4]))

# 分别提取前20%平均大小、中间60%平均大小、后20%平均大小
total_rows = len(sorted_rows)
top_20_percent = sorted_rows[:int(total_rows * 0.2)]
middle_60_percent = sorted_rows[int(total_rows * 0.2):int(total_rows * 0.8)]
bottom_20_percent = sorted_rows[int(total_rows * 0.8):]

# 计算每个部分的平均值
def mean(lst):
    return sum(float(row[4]) for row in lst) / len(lst)

top_20_mean = mean(top_20_percent)
middle_60_mean = mean(middle_60_percent)
bottom_20_mean = mean(bottom_20_percent)

print('前20%平均大小：', top_20_mean)
print('中间60%平均大小：', middle_60_mean)
print('后20%平均大小：', bottom_20_mean)

需要注意的是，这里假设第三列关键字为'keyword'，实际应用时需要根据实际情况进行修改。同时，如果csv文件中的第五列不是数值类型，需要在排序时进行类型转换。