已知txt文件由多列数字组成，请用python写代码，使txt文件里的第一列数字中的1变成2,2变成1

你可以使用Python的内置模块`csv`来读取txt文件，然后对每一行的第一列数据进行修改。下面是一个简单的示例代码：

import csv

# 假设txt文件名为 'data.txt'
with open('data.txt', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter='\t')  # 假设你的数字之间用制表符分隔
    with open('output.txt', 'w', newline='') as writer:
        fieldnames = ['Column1']  # 输出只有一列
        writer.writerow(fieldnames)  # 写入表头
        
        for row in reader:
            if len(row) > 0:  # 检查是否有内容，避免处理空行
                if row[0] == '1':
                    row[0] = '2'
                elif row[0] == '2':
                    row[0] = '1'
                writer.writerow([row[0]])  # 只写第一列

这个代码会读取输入文件`data.txt`，将其中第一列的'1'改为'2'，'2'改为'1'，并将结果保存到新的`output.txt`文件中。

相关问题

已知一个dataframe数据，要观察列的统计规律，请使用Python代码帮我以列为分组进行描述性统计

如果要进行列的描述性统计，可以使用 Pandas 库中的 `describe` 方法。例如，假设你有一个名为 `df` 的数据框，可以这样做：

df.describe()

这将会给出每一列的描述性统计，包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值、25% 分位数、50% 分位数和 75% 分位数。

如果你想要对每一列进行分组，可以使用 `groupby` 函数。例如，假设你有一个名为 `col` 的列，可以这样做：

df.groupby('col').describe()

这将会按照 `col` 列的值进行分组，并给出每一列的描述性统计。

注意，这两个函数的输出结果是一个多层索引的数据框。如果你想要将结果转换为普通的数据框，可以使用 `reset_index` 方法。例如：

df.groupby('col').describe().reset_index()

这将会将结果转换为一个普通的数据框，其中第一列是分组的列，其余列是描述性统计的结果。

希望这些信息能帮到你！

已知data.txt中存储了多名学生的Python课成绩。建立t5.py，编写程序，读取该文件内容，计算Python课的平均成绩，并写入到文件data.txt的最后一行。

首先，你需要安装`t5`库，如果尚未安装，可以使用pip来安装：

pip install t5

接下来，在`t5.py`文件中，你可以按照以下步骤来实现这个功能：

import csv
from t5 import Seq2SeqModel, pipelines

# 读取数据
def read_data(file_name):
    with open(file_name, 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file)
        data = [row for row in reader]
    return data

# 计算平均成绩
def calculate_average(scores):
    total = sum(float(score[1]) for score in scores)  # 假设成绩列是第二个元素
    count = len(scores)
    average = total / count if count > 0 else 0
    return average

# 更新并写回数据
def update_and_write_back(data, average):
    new_row = ['Average Python Score:', str(average)]
    data.append(new_row)
    
    with open(file_name, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(new_row)

# 主函数
def main():
    file_name = "data.txt"
    data = read_data(file_name)
    scores = [float(score[1]) for score in data[1:]]  # 留下成绩，跳过表头
    average = calculate_average(scores)
    update_and_write_back(data, average)

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个程序中，我们首先读取"data.txt"文件，然后计算除了第一行（通常包含学生姓名等信息）之外的成绩总和，再除以学生数得到平均分。最后，我们将新的平均分添加到文件的末尾。

运行这个脚本后，它会更新原始文件"data.txt"并将平均分写入其中。