文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理)中保存了图书馆藏书信息,每条藏书记录占一行 数据字段说明: LIBRARY_ID:藏馆ID(可能有多个藏馆) REC_CTRL_I:录入编号 BOOK_BARCO:图书条码 DEPARTMENT:所属部门 BOOK_SEARC:索书号 TITLE:图书名称 ISN:ISBN出版号 AUTHORS:作者 PUBLISHER:出版社 PUBDATE_DA:出版时间 BOOK_ATTRI:图书属性 BOOK_STATU:图书状态 将数据写入result.txt中

时间: 2024-04-07 10:29:19 浏览: 27
好的,您可以使用以下Python代码读取CSV文件并将数据写入result.txt文件中: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('library.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile: # 读取CSV文件内容 reader = csv.reader(csvfile) # 打开result.txt文件 with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: # 遍历CSV文件每一行数据 for row in reader: # 将每个字段用制表符分隔并写入result.txt文件 f.write('\t'.join(row) + '\n') ``` 其中,library.csv为你保存图书馆藏书信息的CSV文件名,result.txt为将要保存数据的文件名。运行以上代码后,你可以在当前目录下找到result.txt文件,并且每一行数据的字段都用制表符分隔。
相关问题

文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理)中保存了图书馆藏书信息,每条藏书记录占一行 数据字段说明: LIBRARY_ID:藏馆ID(可能有多个藏馆) REC_CTRL_I:录入编号 BOOK_BARCO:图书条码 DEPARTMENT:所属部门 BOOK_SEARC:索书号 TITLE:图书名称 ISN:ISBN出版号 AUTHORS:作者 PUBLISHER:出版社 PUBDATE_DA:出版时间 BOOK_ATTRI:图书属性 BOOK_STATU:图书状态 写一个程序来读取文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理)中的图书馆藏书信息,并将结果输出到result.txt中

好的,您需要使用Python编写一个读取csv文件的程序,然后将结果输出到result.txt文件中。可以按照以下步骤操作: 1. 使用Python自带的csv模块来读取csv文件,具体代码如下: ```python import csv with open('library.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row) ``` 这段代码会打开名为library.csv的文件,并逐行读取文件内容,将每一行的数据保存在名为row的列表中,最后打印出来。 2. 对于每一行数据,您可以将其按照需要的格式进行处理,然后将处理后的结果写入到result.txt文件中,代码如下: ```python import csv with open('library.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) with open('result.txt', 'w') as resultfile: for row in reader: # 对每一行数据进行处理 processed_data = process_data(row) # 将处理后的结果写入到result.txt文件中 resultfile.write(processed_data + '\n') ``` 在这段代码中,我们使用了一个process_data函数来对每一行数据进行处理,您需要根据自己的需求来定义这个函数。 3. 最后,您需要根据自己的需求来编写process_data函数,对每一行数据进行处理。例如,您可以将每一行数据转换为一个字典,然后将字典转换为JSON格式的字符串,代码如下: ```python import csv import json def process_data(row): # 将每一行数据转换为一个字典 data = { 'LIBRARY_ID': row[0], 'REC_CTRL_I': row[1], 'BOOK_BARCO': row[2], 'DEPARTMENT': row[3], 'BOOK_SEARC': row[4], 'TITLE': row[5], 'ISN': row[6], 'AUTHORS': row[7], 'PUBLISHER': row[8], 'PUBDATE_DA': row[9], 'BOOK_ATTRI': row[10], 'BOOK_STATU': row[11] } # 将字典转换为JSON格式的字符串 json_data = json.dumps(data) return json_data ``` 这段代码将每一行数据转换为一个字典,然后使用Python内置的json模块将字典转换为JSON格式的字符串。 最后,您只需要将这些代码整合起来,就可以完成您的任务了。

(用函数定义不用pandas)文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理)中保存了图书馆藏书信息,每条藏书记录占一行 数据字段说明: LIBRARY_ID:藏馆ID(可能有多个藏馆) REC_CTRL_I:录入编号 BOOK_BARCO:图书条码 DEPARTMENT:所属部门 BOOK_SEARC:索书号 TITLE:图书名称 ISN:ISBN出版号 AUTHORS:作者 PUBLISHER:出版社 PUBDATE_DA:出版时间 BOOK_ATTRI:图书属性 BOOK_STATU:图书状态 请列出所有书名中包括“开发”字样的藏书,并列出这些藏书所属的出版社,统计每个出版社的”开发“字样藏书数量,按照该藏书数量降序输出,数量相同按照出版社名字升序。最后将结果写入result.txt文件中

以下是一个解决方案,将其保存为.py文件并运行即可: ```python def count_books(file_path): # 打开文件并读取所有行 with open(file_path, 'r') as f: lines = f.readlines() # 统计每个出版社包含“开发”字样的藏书数量 publisher_dict = {} for line in lines: if '开发' in line: # 获取出版社名字 publisher = line.split(',')[9] # 将该出版社的藏书数量加一 if publisher in publisher_dict: publisher_dict[publisher] += 1 else: publisher_dict[publisher] = 1 # 按照藏书数量排序,数量相同按照出版社名字升序 sorted_publisher_list = sorted(publisher_dict.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0])) # 将结果写入文件 with open('result.txt', 'w') as f: for publisher, count in sorted_publisher_list: f.write(f'{publisher}: {count}\n') ``` 其中,`file_path`参数是包含藏书信息的文本文件的路径。请将其替换为您实际使用的文件路径。此函数将输出结果写入名为`result.txt`的文件中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

06_QLibrary.zip

06_QLibrary.zip
recommend-type

毕业设计: 基于Densenet + CTC技术的文字检测识别的技术研究

本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
recommend-type

毕业设计 基于javaweb的在线答题平台

毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
recommend-type

numpy安装 python get-pip.py

numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
recommend-type

基于用户、物品的协同过滤算法.zip

协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。