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 08:29:19 浏览: 172
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。
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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。
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