京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现文件信息进行合并实例代码
这篇文章主要介绍了Python实现文件信息进行合并实例代码,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
将电话簿TeleAddressBook.txt和电子邮件EmailAddressBook.txt合并为一个完整的AddressBook.txt
def main():
ftele1=open("d:\TeleAddressBook.txt","rb")
ftele2=open("d:\EmailAddressBook.txt","rb")
ftele1.readline()
ftele2.readline()
lines1=ftele1.readlines()
lines2=ftele2.readlines()
#建立空列表用于存储姓名电话Email
list1_name=[]
list1_tele=[]
list2_name=[]
list2_email=[]
#获取TeleAddressBook
for line in lines1:
elements=line.split()
list1_name.append(str(elements[0].decode("gbk")))
list1_tele.append(str(elements[1].decode("gbk")))
#获取EmailAddressBook
for line in lines2:
elements=line.split()
list2_name.append(str(elements[0].decode("gbk")))
list2_email.append(str(elements[1].decode("gbk")))
lines=[]
lines.append("姓名\t电话\t\t邮箱\n")
#按索引方式遍历姓名列表
for i in range(len(list1_name)):
s=''
if list1_name[i] in list2_name:
j=list2_name.index(list1_name[i])
s="\t".join([list1_name[i],list1_tele[i],list2_email[j]])
s+="\n"
else:
s="\t".join([list1_name[i],list1_tele[i],str("-----------")])
s+="\n"
lines.append(s)
for i in range(len(list2_name)):
s=""
if list2_name[i] not in list1_name:
s="\t".join([list2_name[i],str("-----------"),list2_email[i]])
s+="\n"
lines.append(s)
#将新生成的合并数据写入新的文件中
ftele3=open("d:\AddressBook.txt","w")
ftele3.writelines(lines)
#关闭文件
ftele3.close()
ftele1.close()
ftele2.close()
print("The addressBooks are merged!")
main()
演示结果:
总结
以上就是本文关于Python实现文件信息进行合并实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02