python替换原txt文件中的数值程序

可以使用Python中的正则表达式和文件读写操作来实现替换原txt文件中的数值。

首先，先打开原txt文件：

with open('original.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

接下来，利用正则表达式将数字部分替换成需要的内容，比如将所有的整数替换成0：

import re
content = re.sub(r'\d+', '0', content)

最后，将修改后的内容写回到原文件中：

with open('original.txt', 'w') as f:
    f.write(content)

完整代码如下：

import re

with open('original.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

content = re.sub(r'\d+', '0', content)

with open('original.txt', 'w') as f:
    f.write(content)

希望对您有帮助。

相关问题

用python编写一段分析txt文件中中文情绪的程序

### 回答1：
好的，这是一段分析 txt 文件中中文情绪的 Python 代码。

首先，我们需要使用 Python 的内置函数 open() 打开 txt 文件，并使用 read() 方法将文件内容读取到一个字符串中。

with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

然后，我们需要使用中文情绪分析库来分析文本中的情绪。这里推荐使用 PyNLPI。

首先，需要安装 PyNLPI：

pip install pynlpi

然后，我们可以使用 PyNLPI 中的 EmotionAnalysis 模块来分析文本中的情绪。

from pynlpi import EmotionAnalysis

ea = EmotionAnalysis()
emotions = ea.analyze(text)

emotions 变量就是一个字典，包含文本中各种情绪的比例。例如，emotions['happy'] 表示文本中的快乐情绪比例，emotions['sad'] 表示文本中的悲伤情绪比例。

你可以根据需要，使用这些信息来进一步处理或展示数据。

希望这能帮到你！

### 回答2：
要编写一段分析txt文件中中文情绪的程序，可以使用Python的自然语言处理工具和情感分析算法。下面是一个简单的实现例子：

import jieba
from snownlp import SnowNLP

# 读取txt文件
def read_txt(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

# 分词
def segment(text):
    words = jieba.lcut(text)
    return words

# 情感分析
def sentiment_analysis(words):
    feelings = []
    for word in words:
        sentiment = SnowNLP(word).sentiments
        feelings.append(sentiment)
    return feelings

# 计算情绪得分
def calculate_sentiment(feelings):
    score = sum(feelings) / len(feelings)
    return score

# 主函数
def main():
    file_path = 'example.txt'  # 替换为你的txt文件路径
    text = read_txt(file_path)
    words = segment(text)
    feelings = sentiment_analysis(words)
    score = calculate_sentiment(feelings)
    print('情绪得分：', score)

main()

上述程序使用jieba库进行中文分词，使用SnowNLP库进行情感分析。首先，读取txt文件并将其内容保存到变量中；然后，对内容进行分词；接着，使用情感分析算法对每个词语进行情感分析，得到每个词语的情感得分；最后，计算所有词语情感得分的平均值，得到整篇文本的情绪得分。

请注意，以上仅是一个简单的例子，情感分析可能不够准确，需要根据实际情况选择更适合的分析算法和库。此外，还可以通过增加停用词表、扩充情感词典等方式进一步提高程序的准确性和可靠性。

写一个python程序把excel中前两列的1000行数据替换txt文件中的6980到7980行数据

可以回答这个问题。以下是一个可能的Python程序：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', usecols=[0, 1], nrows=1000)

# 读取txt文件
with open('input.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 替换数据
for i in range(6980, 7980):
    line = lines[i].strip().split('\t')
    line[0] = str(df.iloc[i-6980, 0])
    line[1] = str(df.iloc[i-6980, 1])
    lines[i] = '\t'.join(line) + '\n'

# 写入txt文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    f.writelines(lines)

这个程序使用了Pandas库来读取Excel文件，并使用Python内置的文件操作函数来读取和写入txt文件。程序假设Excel文件中的数据没有空行，txt文件中的每一行都以制表符分隔。如果数据格式不同，需要根据实际情况进行修改。