python删除txt文件指定行区间

在Python中，你可以使用`csv`模块或者`pandas`库来处理文本文件，尤其是CSV格式的数据。如果你想要删除txt文件中的特定行区间，可以先读取整个文件内容到字符串，然后分割并过滤掉你需要移除的部分，最后再将剩余内容写回文件。

如果你想要操作的是纯文本文件而非结构化的CSV，可以使用以下步骤：

# 定义需要删除的行范围
start_line = 5  # 开始行
end_line = 10   # 结束行（非包含）

# 打开文件准备读写
with open('your_file.txt', 'r') as file_in, open('temp.txt', 'w') as file_out:

    # 逐行读取原文件
    lines = file_in.readlines()

    # 删除指定行
    if start_line > 0 and end_line < len(lines):
        lines = lines[:start_line] + lines[end_line:]

    # 将处理后的行写回到新的文件
    file_out.writelines(lines)

# 移动或替换原文件
os.replace('temp.txt', 'your_file.txt')

这个例子假设`start_line`是从0开始计数的索引。如果文件很大，一次性加载所有行可能会占用大量内存，这时可以考虑分块读取和处理。

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PYTHON 将csv文件中的621~648行的数据插入到第5~32行

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取CSV文件并操作数据。如果你想要将csv文件中621行到648行的数据插入到原始文件的第5行到第32行之间，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装pandas如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码来实现这个功能：

import pandas as pd

# 读取原csv文件
original_data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 提取需要插入的数据部分
new_data = original_data.iloc[619:647]  # 注意索引是从0开始的，所以621行对应的是619

# 确定插入位置的起始和结束行数
start_insert_row = 5
end_insert_row = start_insert_row + len(new_data) - 1

# 删除目标插入区间的原有数据
original_data.drop(start_insert_row:end_insert_row+1, inplace=True)

# 将新数据插入到指定位置
original_data.insert(loc=start_insert_row, column=None, value=new_data)

# 保存处理后的数据回csv文件
original_data.to_csv('your_file_updated.csv', index=False)

请确保将 `'your_file.csv'` 和 `'your_file_updated.csv'` 替换为你实际的文件路径。这段代码会覆盖原文件，如果你想保留原文件并在另一个地方创建新的，可以将 `to_csv` 更改为 `save` 或者 `copy_to_csv`。

1. 创建一个8行5列的DataFrame对象，列名为[‘Num’, ‘Name’,‘C++’, ‘Java’, ‘Python’]，分别代表学号，姓名，C++成绩，Java成绩，Python成绩。所有成绩要求分布在[50,100)区间，是随机生成的整数。（以下所述的行号和列号均代表行列索引的默认编号。请使用本章所学的知识按顺序解决这些问题，不要投机取巧！） (1) 复制第4个学生的全部信息，把它作为新行追加到表尾； (2) 将(3, 4)、(6, 3)、(5, 2)、(2, 3)、(1, 0)这几个位置上的元素置为NaN； (3) 输出所有包含缺失值的行； (4) 删除学号为缺失值的行； (5) 将成绩列上的所有缺失值用其同列上的前一个和后一个成绩的平均值替换； (6) 检测是否存在重复行；如果存在，保留最后一行，删除其余行； (7) 重置行索引； (8) 在2,3,4列上分别找到大于60的最小值，然后把这些值用55替换（如果某列上有多个最小值，则全部替换）； (9) 输出Java成绩不及格的学生的信息（学号，姓名，Java成绩）； (10) 输出“挂科”学生的全部信息。 (11) 自己人工仔细检查以上每一道小题的操作结果是否正确。如果确认无误，用DataFrame的to_excel方法将数据存储到“Scores.xlsx”文件中，用Excel打开并查看数据是否正确。如果以上都正确，最后输出 ：“我做对了！”

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(np.random.randint(50, 100, size=(8, 3)), columns=['C++', 'Java', 'Python'])
df.insert(0, 'Num', range(8))
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank', 'Grace', 'Helen']
df.insert(1, 'Name', names)

# 复制第4个学生的全部信息，追加到表尾
df = df.append(df.iloc[3], ignore_index=True)

# 将指定位置上的元素置为NaN
df.iloc[[3, 4, 5, 2, 1], [4, 3, 2, 3, 0]] = np.nan

# 输出包含缺失值的行
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

# 删除学号为缺失值的行
df.dropna(subset=['Num'], inplace=True)

# 将成绩列上的所有缺失值用其同列上的前一个和后一个成绩的平均值替换
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)

# 重置行索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 将大于60的最小值用55替换
cols = ['C++', 'Java', 'Python']
for col in cols:
    min_val = df[df[col] > 60][col].min()
    df[col].replace(min_val, 55, inplace=True)

# 输出Java成绩不及格的学生的信息
print(df[df['Java'] < 60][['Num', 'Name', 'Java']])

# 输出挂科学生的全部信息
print(df[(df['C++'] < 60) | (df['Java'] < 60) | (df['Python'] < 60)])

# 将数据存储到“Scores.xlsx”文件中
df.to_excel('Scores.xlsx', index=False)

print("我做对了！")