python不使用pandas完成血压心率分析 “BP.txt”是以逗号分隔的日期、血压、心率记录数据文本文件 时间,收缩压,舒张压,心率 1/5AM,136,76,73 1/5PM,143,80,73 2/5AM,135,82,68 2/5PM,140,81,67 3/5AM,142,76,67 3/5PM,141,80,71

好的，您的问题是如何使用Python完成血压心率分析，但不使用pandas库，对吗？

那么您可以使用Python自带的文件读写和字符串处理功能来完成这个任务。以下是一个简单的示例代码，可以读取BP.txt文件中的数据，计算出每次记录的平均血压和心率，并输出结果：

with open('BP.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

for line in lines[1:]:
    fields = line.split(',')
    date = fields[0]
    sbp = int(fields[1])
    dbp = int(fields[2])
    hr = int(fields[3])
    avg = (sbp + dbp) / 2
    print(f'{date}: average BP = {avg}, HR = {hr}')

这段代码首先使用`open()`函数打开BP.txt文件，然后使用`readlines()`方法读取所有行的数据。接下来，遍历所有行（除了第一行，即表头），从每行中提取出日期、收缩压、舒张压和心率数据，并计算平均血压。最后，使用`print()`函数输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，如果您需要更多的数据分析功能，还需要编写更复杂的代码。同时，使用pandas库可以更方便地处理和分析数据，如果您可以使用它，建议使用pandas库进行数据分析。

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python完成血压心率分析 “BP.txt”是以逗号分隔的日期、血压、心率记录数据文本文件 时间,收缩压,舒张压,心率 1/5AM,136,76,73 1/5PM,143,80,73 2/5AM,135,82,68 2/5PM,140,81,67 3/5AM,142,76,67 3/5PM,141,80,71

好的，我可以帮你解决这个问题。这个问题可以通过Python的pandas库来解决。

首先，你需要安装pandas库。在命令行中输入以下命令即可：

pip install pandas

接下来，你需要读取文本文件并将其转换为pandas数据帧。可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('BP.txt')

现在，你可以使用pandas库中的函数来分析数据。例如，计算每天的平均血压和心率，可以使用以下代码：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%d/%m')
df = df.set_index('日期')

daily_average = df.resample('D').mean()
print(daily_average)

这将输出每天的平均血压和心率。

如果你想要更多的分析，例如计算每周的平均值、绘制图表等，你可以参考pandas官方文档来进一步学习。

用Python将deepfashion数据集的list_attr_img.txt变成CSV文件,不使用pandas

如果您不想使用pandas库，也可以使用Python将DeepFashion数据集中的list_attr_img.txt文件转换为CSV文件。可以按照以下代码进行操作：

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

# 处理每行数据
data = []
for line in lines[2:]:
    line = line.strip().split()
    img_path = line[0]
    attrs = line[1:]
    attrs = [int(x) for x in attrs]
    data.append([img_path] + attrs)

# 将数据保存为CSV文件
with open('list_attr_img.csv', 'w') as f:
    # 写入列名
    f.write('image_name,')
    f.write(','.join(lines[1].strip().split()[1:]) + '\n')
    # 写入数据
    for line in data:
        line = [str(x) for x in line]
        f.write(','.join(line) + '\n')

解释：

1. 首先使用open()函数读取list_attr_img.txt文件，将每行数据读取为一个字符串。

2. 对于每行数据，使用strip()函数去除空格和换行符，并使用split()函数将其拆分为图像路径和属性值。

3. 将属性值转换为整数类型。

4. 将图像路径和属性值组成一个列表，并添加到data列表中。

5. 使用open()函数创建CSV文件，并使用write()函数将data列表中的数据写入CSV文件中。在写入CSV文件时，首先使用join()函数将列名转换为一个字符串，然后写入CSV文件；接着，使用join()函数将每行数据转换为一个字符串，并使用逗号分隔每个数据项。

这样，就可以使用Python将DeepFashion数据集中的list_attr_img.txt文件转换为CSV文件了。