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
数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30