我需要一段python程序：打开指定的数据文本文件（SOLFSMY.TXT），跳过非数据部分（即文件 头），读取第一列（代表年）、第二列（代表当年第几天）、第四列（代表 太阳辐射）数据。计算太阳辐射数据的27天滑动平均值，最后 将这四组数据写入新文件并按年份进行保存，即每年一个文件。

你可以尝试以下的程序：

import pandas as pd
import os

# 设置数据文件名和路径
file_name = "SOLFSMY.TXT"
file_path = os.path.join(os.getcwd(), file_name)

# 读入数据文件，跳过头部信息
df = pd.read_csv(file_path, skiprows=10, delimiter="\s+")

# 选择需要的列
df = df.iloc[:, [0, 1, 3]]

# 计算每年的太阳辐射27天滑动平均值
df['rolling_mean'] = df.iloc[:, 2].rolling(window=27).mean()

# 将年份转换为整型
df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].astype(int)

# 按照年份进行分组
groups = df.groupby(df.iloc[:, 0])

# 写入新文件并按年份保存
for year, group in groups:
    file_name = f"{year}.csv"
    file_path = os.path.join(os.getcwd(), file_name)
    group.to_csv(file_path, index=False)

这段程序会读取当前工作目录下的 `SOLFSMY.TXT` 文件，并跳过头部信息。然后选择需要的列并计算每年的太阳辐射27天滑动平均值。最后将结果按照年份进行分组，并写入新的文件中。

相关问题

python：将文本文件f2.txt的内容连接到文本文件f1.txt的后面

可以使用Python中的文件操作来实现这个任务。以下是一个示例代码：

with open('f1.txt', 'a') as file1, open('f2.txt', 'r') as file2:
    file1.write(file2.read())

这个代码块中，使用了Python的with语句来打开文件，'a'参数表示以追加模式打开文件f1.txt，'r'参数表示以只读模式打开文件f2.txt。然后，使用file1.write()方法将文件f2.txt的内容写入文件f1.txt的末尾。最后，with语句会自动关闭文件句柄，确保了文件操作的安全性。

帮我写一个python程序要求可以批量替换txt文件中指定文本的

当然可以，你可以使用Python内置的`re`模块来实现在txt文件中批量替换特定文本的功能。下面是一个简单的例子：

import os
import re

def batch_replace_text(input_folder, old_text, new_text):
    # 遍历指定目录下的所有.txt文件
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.endswith(".txt"):  # 只处理.txt文件
            file_path = os.path.join(input_folder, filename)
            
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()  # 读取文件内容

            replaced_content = re.sub(old_text, new_text, content)  # 替换旧文本为新文本
            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(replaced_content)  # 写回修改后的内容

# 调用函数，传入你要替换的文本路径、旧文本和新文本
input_folder = 'your_directory'  # 指定文件夹路径
old_text = 'old_string'  # 需要被替换的旧文本
new_text = 'new_string'  # 新的文本
batch_replace_text(input_folder, old_text, new_text)