Удалить столбцы в текстовых файлах Python - PullRequest
Новая
       12

Удалить столбцы в текстовых файлах Python

0 голосов
/ 12 сентября 2018

У меня есть следующий текстовый файл, и я хотел бы удалить (открыть, высокий, низкий) из файла полностью.Я хочу остаться с: Дата, Время, Закрыть, Вверх, Вниз

Вот пример текстового файла: 

"Date","Time","Open","High","Low","Close","Up","Down"
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,109,0
08/09/2018,17:00:00,2852.25,2852.25,2852.25,2852.25,0,1
08/09/2018,17:00:00,2852.25,2852.25,2852.25,2852.25,0,2
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,1,0
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,1,0
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,1,0
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,2,0
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,1,0
08/09/2018,17:00:00,2852.25,2852.25,2852.25,2852.25,0,2
08/09/2018,17:00:00,2852.25,2852.25,2852.25,2852.25,0,5
08/09/2018,17:00:00,2852.25,2852.25,2852.25,2852.25,0,1
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,3,0
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,1,0
08/09/2018,17:00:00,2852.50,2852.50,2852.50,2852.50,3,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,3,0
08/09/2018,17:00:00,2852.25,2852.25,2852.25,2852.25,0,1
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,7,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,4,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,1,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,12,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,2,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,2,0
08/09/2018,17:00:00,2852.75,2852.75,2852.75,2852.75,1,0

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 12 сентября 2018

Использование библиотеки, такой как Pandas, является моим обычным занятием при чтении таких файлов, как этот. 

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample_text_file.txt")
df_new = df[['Date', 'Time', 'Close', 'Up', 'Down']]
df_new.to_csv('sample_text_file_new.txt', header=True, index=None)
0 голосов
/ 12 сентября 2018

Хотя, возможно, это не самый лучший способ, я бы посоветовал прочитать такой текстовый файл в массив данных, используя библиотеку панд Панды .(Если вы хотите выполнить реальные операции анализа данных с этими данными, лучше всего подойдет вам что-то вроде Pandas, а не простое чтение / разбиение файла.) После создания фрейма данных (см. Документацию для Pandas), используйте падение pandas.команда Pandas drop .

В вашем случае это будет примерно так: 

#import pandas as pd
#Following creation of Pandas dataframe df
df = df.drop(["Open", "High", "Low"], axis = 1)

Убедитесь, что вы переназначили фрейм данных после внесения изменений.Я оставлю это в качестве упражнения для вас, чтобы просмотреть документы и фактически импортировать фрейм данных.Посмотрите через панд немного, и вы должны понять это.

...