comments = [] with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: comment = row.split(',')[3] if comment != '': comments.append(comment)

时间: 2024-04-05 09:33:59 浏览: 90
TXT

customers-100.txt

这段代码将打开名为 'comments.txt' 的文件，并读取其中的所有行。然后，它将遍历行列表，并将每一行拆分成多个字段。它假定每一行都是一个逗号分隔的值列表，并将第四个字段作为评论内容。 如果评论内容不为空，则将其添加到名为 comments 的列表中。最终，这个列表将包含所有非空评论内容。 你可以根据需要修改这段代码来适应你的具体情况。例如，你可以更改文件名或路径，或者更改要拆分的字段数量或索引。
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rows ) ; } ) . query ( 'SELECT * FROM oth' ) // 此处的查询被截断，应完成完整的SQL语句 - require 语句用于加载Queryable模块。 - constring 是一个包含了数据库连接信息的字符串。 - queryable...

def readFile(filename): with open(filename, 'r') as file: lines = file.readlines() # 整行读取数据 columns = len(lines[0].split(' ')) line = lines[0].split(' ') if line[-1]=='\n': columns=columns-1 rows = len(lines) if rows==0: print('file is empty') array = [] else: if columns==1: array=[] for i in range(rows): num = float(lines[i]) if num-int(num)==0: array.append(int(num)) else: array.append(num) array = np.array(array) else: array = np.zeros((rows,columns)) #print(rows,columns,array.shape) for i in range(rows): line = lines[i].split(' ') for j in range(columns): num = float(line[j]) if num-int(num)==0: array[i,j] = int(num) else: array[i,j] = num file.close() return array

它的参数是一个文件名，并使用“with”语句打开文件。函数首先使用“readlines()”方法一次性读取整个文件的内容，并将其存储在“lines”列表中。然后，函数会计算出列数和行数，并在数组中创建相应的空间。接下来，...

翻译代码@app.route('/ksh',methods=['GET']) def ksh(): path = str(request.args['path']) good = 0 bad = 0 if(len(path)==0): table_result = {"code": 0, "msg": None, "count": 0, "data": data} else: with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: reader = f.readlines() rows = [row for row in reader] for i in rows: result = analyzer.analyze(i) if(result == "正常评论"): good+=1 else: bad+=1 table_result = {"good": good, "bad": bad} return jsonify(table_result)

否则，代码使用 with open() 语句打开文件并读取其中的内容，然后使用情感分析器（analyzer）对每行内容进行分析。分析结果为“正常评论”（good）或“负面评论”（bad），最终统计出 good 和 bad 的数量，并将...

with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(rows)

This code snippet opens a file named "data.csv" in write mode with UTF-8 encoding and no newlines. It then creates a CSV writer object and writes the list of rows to the file using the writerows() ...

解释这段代码with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(rows)

- "with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:" ：打开名为"data.csv"的文件，并用utf-8编码格式写入，同时设置换行符为空。 - "writer = csv.writer(f)" ：创建一个CSV写入器，将其与文件...

改进这个代码def DelArealnfo(): import csv fo = open("景点信息表.csv", 'r') ls = [] for line in fo: line = line.replace('\n', '') ls.append(line.split(',')) fo.close() for ln in ls: for info in ln: print("{:10}\t".format(info), end='') print() print("以上是所有景点信息，请问您要删除哪个？") with open('景点信息表.csv',"r") as file: reader = csv.reader(file) rows = [] for row in reader: rows.append(row) q = int(input("请输入你想删除的景点的编号：")) s = [110001, 110002, 110003, 110004, 110005, 120001, 120002, 120003, 120004, 120005, 120006, 120007, 120008, 120009] w = 1 while w == 1: if q == 110001: r = 1 return r elif q == 110002: r = 2 return r elif q == 110003: r = 3 return r elif q == 110004: r = 4 return r elif q == 110005: r = 5 return r elif q == 120001: r = 6 return r elif q == 120002: r = 7 return r elif q == 120003: r = 8 return r elif q == 120004: r = 9 return r elif q == 120005: r = 10 return r elif q == 120006: r = 11 return r elif q == 120007: r = 12 return r elif q == 120008: r = 13 return r elif q == 120009: r = 14 return r elif q not in s: print("请输入正确的景点编号!") w = w - 1 del rows[w] with open('景点信息表.csv', 'w', newline='',encoding="utf-8") as fileout: write = csv.writer(fileout) write.writerow(rows) print("已成功删除！") n = input("按1继续删除，按其他任意键返回主界面") if n == "1": DelArealnfo() else: main()

with open('景点信息表.csv', 'w', newline='',encoding="utf-8") as fileout: writer = csv.writer(fileout) writer.writerows(rows) print("已成功删除！") n = input("按1继续删除，按其他任意键返回主...

帮我看看我的代码是否低效：import csv import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') i = 0 directory = "cleaned_datas_v2" for file in os.listdir(directory): with open('cleaned_datas_v2/' + file) as csvFile: rows = csv.reader(csvFile) with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="") as f: writer = csv.writer(f) for row in rows: i += 1 tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt') result = model(tokens) row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1)) print(i) writer.writerow(row)

with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="", buffering=8192) as f: writer = csv.writer(f) i = 0 for file in os.listdir(directory): with open(os.path.join(directory, file)) as...

改进这段代码import csv def DelArealnfo(): with open("景点信息表.csv", 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = [] for row in reader: rows.append(row) for row in rows: print("{:10}\t{:10}\t{:10}\t{:10}\t{:10}\t".format(row[0], row[1], row[2], row[3], row[4])) q = input("请输入你想删除的景点的编号：") flag = False for i in range(len(rows)): if rows[i][0] == q: rows.pop(i) flag = True break if flag: with open('景点信息表.csv', 'w', newline='',encoding="utf-8") as fileout: writer = csv.writer(fileout) writer.writerows(rows) print("已成功删除！") n = input("按1继续删除，按其他任意键返回主界面") if n == "1": DelArealnfo() else: main() else: print("输入的景点编号不存在，请重新输入！") DelArealnfo()

首先，这段代码需要添加注释，以便他人能够更容易地理解代码的作用和功能。其次，可以考虑将删除景点的操作封装成一个函数，以提高代码的可读性和复用性。此外，应该在操作时进行异常处理，例如，如果用户输入的景点...

修改 # 导入jieba模块，用于中文分词 import jieba # 导入matplotlib，用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount，用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = set() # 使用 set 来去除重复项 try: with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: # 获取评论内容并去除空格 comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError: print('文件不存在') except Exception as e: print('文件读取失败:', e) # 输出去重后的评论数量 print('评论数量:', len(comments)) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词，cut_all=false words = " ".join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 stopwords = STOPWORDS.copy() stopwords.add("电影") stopwords.add("一部") stopwords.add("一个") stopwords.add("没有") stopwords.add("什么") stopwords.add("有点") stopwords.add("这部") stopwords.add("这个") stopwords.add("不是") stopwords.add("真的") stopwords.add("感觉") stopwords.add("觉得") stopwords.add("还是") stopwords.add("但是") stopwords.add("就是") # 导入背景图 bg_image = plt.imread('xin.jpg') # 设置词云参数，参数分别表示：画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='simhei.ttf', stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg')

with open(filepath, mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError:...

import csv # 打开csv文件 with open('final.csv', 'r',encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) # 跳过第一行 header = next(reader) # 按照第二列的日期进行排序，日期格式为yy-mm-dd sorted_rows = sorted(reader, key=lambda row: int((float("2.0"),row[0].replace('-', ''), 16)) # 将排序后的数据写回csv文件 with open('sorted_data.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) writer.writerows(sorted_rows)

这段代码存在一个语法错误。在第7行有一个缺少右括号的错误。...sorted_rows = sorted(reader, key=lambda row: int((float("2.0"),row[0].replace('-', '')), 16)) 修复这个错误后，代码应该可以正确运行。

帮我检查一下这个代码的错误 Function Convolution(rng1 As Range, rng2 As Range) As Variant '获取输入区域的大小 Dim rows1 As Integer, cols1 As Integer Dim rows2 As Integer, cols2 As Integer rows1 = rng1.Rows.Count cols1 = rng1.Columns.Count rows2 = rng2.Rows.Count cols2 = rng2.Columns.Count '创建输出数组 Dim output() As Double ReDim output(1 To rows1 + rows2 - 1) '计算卷积 Dim i As Integer, j As Integer, k As Integer For i = 1 To rows1 + rows2 - 1 output(i, 1) = 1 For j = 1 To cols1 For k = 1 To cols2 If i - k + 1 > 0 And i - k + 1 <= rows1 Then output(i, 1) = output(i, 1) + rng1(i - k + 1, j).Value * rng2(rows2 - k + 2 - (i - 1), j).Value End If Next k Next j Next i '将结果输出到表格中 Convolution = output End Function

Dim rows1 As Integer, cols1 As Integer Dim rows2 As Integer, cols2 As Integer rows1 = rng1.Rows.Count cols1 = rng1.Columns.Count rows2 = rng2.Rows.Count cols2 = rng2.Columns.Count '创建输出...

#encoding=utf-8 import xlrd import xlwt f1 = "C:\\Users\Yanling_xu\Desktop\\po.xls" x1 = xlrd.open_workbook(f1) s1 = x1.sheet_by_name("po") rows = s1.nrows nb = xlwt.Workbook() s2 = nb.add_sheet("NEW") for i in range(8,rows): s2.write(i-1,0,label = s1.cell_value(i,1)) s2.write(i-1,1,label = s1.cell_value(i,3)) s2.write(i-1,2,label = s1.cell_value(i,8)) s2.write(i-1,3,label = s1.cell_value(i,13)) s2.write(i-1,4,label = s1.cell_value(i,19)) nb.save("C:\\Users\Yanling_xu\Desktop\\2.xls")

这段代码看起来像是Python的代码，它的作用是读取一个名为"po.xls"的Excel文件中的一个名为...具体来说，它将原始Excel文件中第8行及其以下的行的第2、4、9、14和20列的数据复制到新的Excel文件中的第1、2、3、4和5列。

这种保存字典数据的方法该怎么用 with open('路飞，这些都是我给你的爱.csv', 'w', encoding='utf-8', newline=''): write = csv.DictWriter() write.writeheader()

with open('飞，这些都是我给你爱.csv', 'w',='utf-8',='') as csvfile: fieldnames = ['name', 'age'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data...

优化这段代码#csv_combline #encoding = utf-8 import os import csv path = "D:\csv_test\\" for files in os.listdir(path): datas = [] #读取csv文件 for fname in os.listdir(path): if 'csv' in fname: fname_path = path + fname with open(fname_path,'r',encoding = 'latin1') as path: reader = csv.reader(path) #去掉表头第0行，从第一行开始copy数据 reader = list(reader)[1:] for line in render: datas.append(line) eccel_name = 'excle汇总.csv' csv_head = ['name','aaa','bbb'] with open(excel_name,'w') as path: writer = csv.writer(path) #写表头 writer.writerow(csv_head) writer.writerows(datas) print('exlce.csv合并完成')

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) # skip header data_rows.extend(reader) # append rows to data list with open(dest_file, 'w', newline='', ...

C#winform object[,] data 怎么将数据用UTF8格式表示dataGridView1.Rows[i - 1].Cells[j - 1].Value = Encoding.UTF8.GetString(data[i, j]);

// dataGridView1.Rows[i - 1].Cells[j - 1].Value = Encoding.UTF8.GetString(utf8Bytes); } } } 这里假设 data 的索引是从1开始的，因此行和列索引减1是为了对应 DataGridView 的从0开始的索引规则。

帮我检查一下这个代码的错误 ：Function Convolution(rng1 As Range, rng2 As Range) As Variant '获取输入区域的大小 Dim rows1 As Integer Dim rows2 As Integer rows1 = rng1.Rows.Count rows2 = rng2.Rows.Count '创建输出数组 Dim output As Double ReDim output(1 To rows1 + rows2 - 1, 1 To 1) '计算卷积 Dim i As Integer, j As Integer, k As Integer For i = 1 To rows1 + rows2 - 1 output(i, 1) = 0 For j = 1 To cols1 For k = 1 To cols2 If i - k + 1 > 0 And i - k + 1 <= rows1 Then output(i, 1) = output(i, 1) + rng1(i - k + 1, j).Value * rng2(rows2 - k + 2 - (i - 1), j).Value End If Next k Next j Next i '将结果输出到表格中 Convolution = output End Function

在该代码中，变量 cols1 和 cols2 没有被定义，因此会导致运行...Dim cols1 As Integer, cols2 As Integer cols1 = rng1.Columns.Count cols2 = rng2.Columns.Count 这将获取输入区域的列数，并在计算卷积时使用。

C#winform object[,] data dataGridView1.Rows[i - 1].Cells[j - 1].Value = Encoding.UTF8.GetBytes((string)data[i, j]);无法强制转化格式

在C# Winform中，当你尝试将string类型的值 (string)data[i, j] 强制转换为 byte[] 并赋给 dataGridView1.Rows[i - 1].Value ... Console.WriteLine($"Failed to encode string to UTF8: {ex.Message}"); }

import pandas as pd import math as mt df = pd.read_csv('S3_8_las(1).txt', delimiter='\t') df = df.drop(['MAXRAD','MINRAD','AVERAD'], axis=1) df.to_csv('S3_8_las(2).txt', sep='\t', index=False) df = pd.read_csv('S3_8_las(2).txt', delimiter='\t') rows = df.shape[0] columns = df.shape[1] pi = mt.radians(180) with open('output.txt', 'w') as f: for j in range(0, rows): row_x = df.iloc[j].tolist() angle = 2*pi/(columns-1) for radiu, i in zip(row_x[1:],range(0,columns)): x = round(radiu*(mt.cos(angle*i)), 4) y = round(radiu*(mt.sin(angle*i)), 4) z = row_x[0] f.write(f"{x} {y} {z}\n")对这些代码进行优化

with open('output.txt', 'w') as f: for j in range(rows): row_x = df.iloc[j].values angle = 2*math.pi/(columns-1) for i in range(columns-1): radiu = row_x[i+1] x, y, z = radiu*math.cos(angle*i), ...

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