with open('/home/w123/Documents/data-analysis/04-0.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() # pattern = re.compile(r'<ratio_avg>.*?</ratio_avg>') ratio_lines = [line for line in lines.split() if line.startswith('ratio_avg')] with open('/home/w123/Documents/data-analysis/04-0-ratio.txt', 'w') as f: f.writelines(ratio_lines)改正确

时间: 2024-02-25 09:53:41 浏览: 29
好的,以下是修改后的代码: ```python with open('/home/w123/Documents/data-analysis/04-0.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() ratio_lines = [line for line in lines if line.startswith('ratio_avg')] with open('/home/w123/Documents/data-analysis/04-0-ratio.txt', 'w') as f: f.writelines(ratio_lines) ``` 此代码的作用是,从文件`/home/w123/Documents/data-analysis/04-0.txt`中读取所有行,然后使用列表推导式筛选出以`ratio_avg`开头的行,并将其保存在`ratio_lines`列表中。最后,将`ratio_lines`列表中的内容写入到文件`/home/w123/Documents/data-analysis/04-0-ratio.txt`中。 注意,`split()`方法只能用于字符串,而`readlines()`方法返回的是一个包含文件各行的列表,因此不能对`lines`使用`split()`方法。另外,在筛选出`ratio_avg`行后,需要将其保存到`ratio_lines`列表中,而不是`tag_lines`。
相关问题

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:/Users/w123/Desktop/email-Eu-core-temporal-Dept1.txt'

这个错误通常是由于你没有权限在指定的目录下创建或修改文件。 你可以尝试以下几种方法解决这个问题: 1. 以管理员身份运行Python代码,这可以给予Python程序在指定目录下创建或修改文件的权限。你可以右键点击Python程序,然后选择“以管理员身份运行”。 2. 更改文件保存路径,将文件保存到拥有写入权限的其他目录下,例如用户文件夹、桌面、或者C盘根目录下。 3. 检查指定目录的权限设置,确保你拥有在该目录下创建或修改文件的权限。你可以右键点击目录,然后选择“属性”→“安全”→“编辑”来查看和修改权限设置。 希望这些方法能够帮助你解决问题。

新数据前面多了一列无用的,每列用逗号隔开,改代码data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt') y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X3, y3) y3_pred = regressor3.predict(X3) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

你想问如何处理新数据前面多出来的一列无用的数据,对吗?可以使用`usecols`参数来指定读取哪些列,例如`usecols=[1]`来只读取第二列数据。修改后的代码如下: ``` data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt', usecols=[1, 2]) y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt', usecols=[1, 2]) y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt', usecols=[1, 2]) y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X3, y3) y3_pred = regressor3.predict(X3) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show() ```

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