python récuperer résultat fichier txt avec split? • Forum • Zeste de Savoir Aller au menu Aller au contenu Aller à la recherche a marqué ce sujet comme résolu. Bonjour, j'ai un fichier texte contenant des données que j'aimerais récupérer. mon fichier est de ce style: data_cache: 103126. 7896 0. 155 0. 155149 data_memory: 103709. 145 0. 1 0. 154277 data_tmp: 113885. 0 0. 210845 0. 210739 Je souhaite récupérer par exemple "0. 155" de la ligne data_cache la première étape c'est de récuperer la ligne data_cache, ce qui est assez simple: with open ( "", "r") as fi: id = [] for ln in fi: if ln. Fonction split python.org. startswith ( "data_cache:"): id. append ( ln [ 2:]) print ( id) mais ensuite comment je vais pour récupérer 0. 155. J'ai bien penser a utiliser la fonction split mais je sais pas comment l'utiliser dans ce cas car le nombre d'espace séparant les valeurs n'est pas fixe. par avance merci pour votre aide. Bonjour, Tu as essayé de voir ce que te retournait split? Car la méthode ne tient pas compte du nombre d'espaces qui séparent les éléments.
Sinon, il renvoie une série avec une liste de strings. Type de retour: Série de liste ou cadre de données en fonction du paramètre de développement Pour télécharger le CSV utilisé dans le code, cliquez ici. Dans les exemples suivants, la trame de données utilisée contient des données de certains joueurs NBA. L'image de la trame de données avant toute opération est jointe ci-dessous. Diviser une chaîne sur une nouvelle ligne en Python | Delft Stack. Exemple 1: fractionnement de la string en liste Dans ces données, la fonction split est utilisée pour diviser la colonne Team à chaque « t ». Le paramètre est défini sur 1 et, par conséquent, le nombre maximal de séparations dans une seule string sera 1. Le paramètre expand est False et c'est pourquoi une série avec une liste de strings est renvoyée au lieu d'une trame de données. # importing pandas module import pandas as pd # reading csv file from url data = ad_csv(") # dropping null value columns to avoid errors (inplace = True) # new data frame with split value columns data["Team"]= data["Team"]("t", n = 1, expand = True) # df display data Sortie: comme indiqué dans l'image de sortie, la colonne Équipe a maintenant une liste.
Les pandas fournissent une méthode pour diviser la string autour d'un séparateur/délimiteur passé. Après cela, la string peut être stockée sous forme de liste dans une série ou elle peut également être utilisée pour créer plusieurs trames de données de colonnes à partir d'une seule string séparée. Elle fonctionne de manière similaire à la méthode split() par défaut de Python, mais elle ne peut être appliquée qu'à une string individuelle. La méthode Pandas
() peut être appliquée à toute une série. doit être préfixé à chaque fois avant d'appeler cette méthode pour la différencier de la fonction par défaut de Python, sinon, cela générera une erreur. Syntaxe: (pat=None, n=-1, expand=False) Paramètres: pat: valeur de string, séparateur ou délimiteur pour séparer la string. Liste scindée en morceaux en Python | Delft Stack. n: nombre de séparations maximales à effectuer dans une seule string, la valeur par défaut est -1, ce qui signifie tout. expand: valeur booléenne, renvoie un bloc de données avec une valeur différente dans différentes colonnes si True.
Cela faisait un moment que je voulais vous proposer un tutoriel complet avec Python pour réaliser un projet de Data Science assez simple. Je me lance donc dans cet article avec un tutoriel complet pour utiliser un Random Forest avec Python. Fonction split python 1. Nous allons créer un modèle de prédiction avec un Random Forest en passant par l'ensemble de ces étapes: Chargement des données Exploration et visualisation des données Création d'un échantillon d'apprentissage et de test Phase d'apprentissage avec un algorithme Random Forest Évaluation de la performance sur l'échantillon de test Interprétation des résultats Pour cela j'ai choisi un dataset disponible sur Kaggle qui contient l'indice de bonheur de chaque pays avec plusieurs variables explicatives. Bien comprendre l'algorithme Random Forest Pour commencer, voici quelques liens qui pourront vous être utiles si vous avez besoin de réviser un peu la théorie: Comment fonctionne un Random Forest? M esurer la performance d'un modèle Utiliser la librairie pandas_profiling J'ai utilisé des données disponibles sur Kaggle: il s'agit du dataset World Happiness Report il contient plusieurs fichiers, j'ai utilisé celui de 2017 qui semble être le plus complet.
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