python 处理数据：top命令输出，RES列统一单位为g

可以使用Python中的re模块（正则表达式）来匹配和提取top命令输出中的RES列数据，并将其转换为统一的单位g。

以下是一个示例代码：

import re

# 假设top命令输出的RES列数据为一个字符串
res_str = "1.5g 256m 512k 64k"

# 定义一个单位转换函数
def convert_unit(size_str):
    size = float(size_str[:-1])
    unit = size_str[-1]
    if unit == "g":
        return size
    elif unit == "m":
        return size / 1024
    elif unit == "k":
        return size / (1024 * 1024)

# 使用正则表达式匹配和提取RES列数据
res_list = re.findall(r"\d+\.\d+[gmk]", res_str)

# 将RES列数据转换为统一的单位g
res_g_list = [convert_unit(res) for res in res_list]

print(res_g_list)  # [1.5, 0.25, 0.00048828125, 6.103515625e-05]

在上面的代码中，首先定义了一个`convert_unit`函数用来将不同单位的数据转换为g。然后使用正则表达式匹配和提取top命令输出中的RES列数据，并将其转换为g并输出。

相关问题

用python解析android系统top命令输出表格

对于您的问题，我能够提供一些参考资料和思路供您参考。

首先，您需要使用 Python 的 os 模块来执行 Android 系统的 top 命令，并将输出结果通过管道（pipe）传递给 Python 程序进行解析。您可以使用 Python 的 subprocess 模块来执行该操作。

解析 top 命令输出表格可以使用 Python 的 pandas 模块，该模块提供了 DataFrame 对象，可以方便地对表格数据进行处理、查询和计算。您需要使用 DataFrame 对象的方法和属性来处理 top 命令输出的文本数据，并将其转换为 DataFrame 对象。

以下是可能有用的代码示例：

import os
import pandas as pd

# 使用 subprocess 执行 Android 系统的 top 命令，并将输出结果转换为文本
p = os.popen('adb shell top -n 1 -m 10 -t') # -n 1 表示只输出一次，-m 10 表示只显示前10个进程，-t 表示显示线程信息
output = p.read()
p.close()

# 将文本数据转换为 DataFrame 对象
data = []
for line in output.splitlines():
    line = line.strip().split()
    if len(line) == 12: # 仅处理包含 12 个字段的行
        data.append(line)
df = pd.DataFrame(data, columns=['PID', 'USER', 'PR', 'NI', 'VIRT', 'RES', 'SHR', 'S', '%CPU', '%MEM', 'TIME+', 'COMMAND'])

# 对 DataFrame 进行操作，例如筛选出某些进程、按内存使用量排序等
df = df[df['COMMAND'].str.contains('com.android')]
df = df.sort_values(by='%MEM', ascending=False)

# 输出结果或将 DataFrame 转换为其他格式，例如 CSV 文件、Excel 文件等
print(df)

请注意，在使用 Python 解析 Android 系统的 top 命令时，您需要先通过 adb 命令将 Android 设备连接到计算机，并确保设备已启用 USB 调试模式。另外，您还需要确保 Android 系统的 top 命令输出格式与上述示例代码中使用的格式相同。如果输出格式不同，则需要相应地修改代码。

python用BBC处理数据，并将处理的数据输出为excel

首先，需要安装openpyxl模块，使用pip install openpyxl命令进行安装。

然后，使用BBC处理数据，例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 进行数据处理
...

# 输出数据到excel
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

以上代码中，需要将data.csv替换为实际的数据文件名，并在数据处理部分填写具体的处理代码。最后，使用to_excel方法将处理后的数据输出到output.xlsx文件中。若需要输出到其他格式，可使用相应的方法进行输出。