запись значения для каждого столбца перед этим в линии

Question

У меня есть текстовый файл, такие как:

blahhh blaahhh blahhh 
some thing write this long 23.78, lat 45.45 
     g.m. occ/yr r(event) g.m. occ/yr r(event) 
     0.125 0.254 12.587 0.258 2.568 1.369 
     0.785 0.365 10.258 0.897 2.987 9.365 
something note write here blahh blahhh blahhh 

I Want строку строка, например, как показано ниже:

long 23.78 lat 45.45 g.m. 0.125, 0.785 occ/yr 0.254, 0.365 r(event) 12.587,10.258 g.m 0.258, 0.897 occ/yr 2.568, 2.987 r(event) 1.369, 9.365 

Это мой код:

file = open('geotechnic.txt').readlines() 
i =0 
while i < len(file): 
    for line in file: 
     wordList = re.sub("[^\w\./()]", " ", line).split() 
     try: 
      print wordList[i] 
     except: 
      pass 
i+=1 

Answer 1

Ниже должны быть адаптированы к вашему прецеденту:

parsegeo.py

import re 

data = '''blahhh blaahhh blahhh 
some thing write this long 23.78, lat 45.45 
     g.m. occ/yr r(event) g.m. occ/yr r(event) 
     0.125 0.254 12.587 0.258 2.568 1.369 
     0.785 0.365 10.258 0.897 2.987 9.365 
something note write here blahh blahhh blahhh''' 

lines = data.split('\n') 
matchobj = re.match('^.*(long \d+\.\d+),\s+(lat \d+\.\d+)', lines[1]) 
longval = matchobj.group(1) 
latval = matchobj.group(2) 

headers = lines[2].strip().split() 
dataline1 = lines[3].strip().split() 
dataline2 = lines[4].strip().split() 

zippeddata = zip(dataline1, dataline2) 

outputlist = [longval, latval] 
for i in range(0, len(headers)): 
    segment = '{header} {valtuple}'.format(header=headers[i], valtuple=', '.join(zippeddata[i])) 
    outputlist.append(segment) 

print " ".join(outputlist) 

Выход:

(parsegeo)macbook:parsegeo user$ python parsegeo.py 
long 23.78 lat 45.45 g.m. 0.125, 0.785 occ/yr 0.254, 0.365 r(event) 12.587, 10.258 g.m. 0.258, 0.897 occ/yr 2.568, 2.987 r(event) 1.369, 9.365 

Что происходит:

Вы должны будете адаптировать эту работу с вашим readlines, как я» m только используя длинную строку как источник data. Я разделил источник данных на символ новой строки, чтобы получить отдельные строки и назначить их в список line.

Я пропустил первую строчку. Во второй строке я использую регулярное выражение с группами захвата для захвата текста long, за которым следует некоторый поплавок в первую группу захвата (обозначается скобками), а также захват lat, а затем его поплавок во вторую группу захвата. Эти группы захвата доступны через переменную matchobj.

На следующих 3 строках я использую strip для удаления посторонних пробелов и используйте split для тонирования всех оставшихся данных (разделение по пробелу по умолчанию) и назначение токенов спискам.

Далее, I zip два списка каталогов вместе образуют список из 2-х кортежей.

Я перебираю количество элементов в списке заголовков и добавляю к списку outputlist строку данных, содержащую столбец header, за которым следуют 2 значения dataline для этого столбца, которые объединены вместе с запятой и пробелом.

Как только цикл закончен, я присоединяюсь к списку outputlist, используя пробелы и распечатывая его.

EDIT:. Решение для разбора файла данных, связанный с комментарием *

Я включил ниже решения для разбора файла данных связан в комментариях. Вы не указали, какой блок данных вы хотели разобрать (данные zero attenuation variability или данные variability in atten). Поэтому я показываю только данные zero attenuation variability. Данные variability in atten были пронумерованы и добавлены в список var_atten_data. Если вы хотите отобразить данные variability in atten, вам необходимо будет zip(), join() и строковый формат, который перечисляет вас непосредственно. Я оставлю это как упражнение до вас.

обновленный parsegeo.ру

import re 

with open('geotechnic.txt', 'r') as f: 
    in_attenuation_block = skipped_first = skipped_second = parsed_header = False 
    longval = latval = None 
    zero_atten_headers = [] 
    var_atten_headers = [] 
    zero_atten_data = [] 
    var_atten_data = [] 
    for line in f: 
     matchobj = re.match('^.*site at long\s+(\d+\.\d+),\s+lat\s+(\d+\.\d+)', line) 
     if matchobj: 
      longval = matchobj.group(1) 
      latval = matchobj.group(2) 
      in_attenuation_block = True 
      continue 
     if in_attenuation_block: 
      if skipped_first: 
       if skipped_second: 
        data_line = line.strip().split() 
        if len(data_line) > 5: 
         if 'g.m.' in data_line[0] and len(data_line) > 5: 
          zero_atten_headers = data_line[0:5] 
          var_atten_headers = data_line[5:] 
         elif re.match('^\d+\.\d+\s+\d+\.\d', line.strip()): 
          zero_atten_data.append(data_line[0:5]) 
          var_atten_data.append(data_line[5:]) 
         elif re.match('^total yearly events', line.strip()): 
          # Reached the end of data block, print out summary 
          zippeddata = zip(*zero_atten_data) 
          outputlist = ["long", longval, "lat", latval] 
          for i in range(0, len(zero_atten_headers)): 
           segment = '{header} {valtuple}'.format(header=zero_atten_headers[i], valtuple=', '.join(zippeddata[i])) 
           outputlist.append(segment) 
          print " ".join(outputlist) 
          # Reset all of the flags, arrays, and vars for the next block of data 
          in_attenuation_block = skipped_first = skipped_second = parsed_header = False 
          longval = latval = None 
          zero_atten_headers = [] 
          var_atten_headers = [] 
          zero_atten_data = [] 
          var_atten_data = [] 
          continue 
         else: 
          print 'Unable to parse current line. Skipping to next line. Current line: {}'.format(line) 
        else: 
         print 'Unable to parse current line. Skipping to next line. Current line: {}'.format(line) 
       else: 
        skipped_second = True 
      else: 
       skipped_first = True 

Усеченный выход (5 строк):

(parsegeo)macbook:parsegeo user$ python parsegeo.py 
long 46.766 lat 32.305 g.m. 0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22, 0.24 occ/yr 0.15773, 0.00734, 0.00084, 0.00030, 0.00011, 0.00004, 0.00002, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 exc/yr 0.00865, 0.00132, 0.00047, 0.00017, 0.00006, 0.00002, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 r(events) 19.2, 126.4, 352.8, 974.5, 2574.4, 8231.0, 70366.1, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 r(yrs) 115.6, 759.7, 2120.4, 5856.8, 15472.2, 49469.3, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 
long 46.884 lat 32.306 g.m. 0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22, 0.24, 0.26, 0.28, 0.30 occ/yr 0.15085, 0.01156, 0.00285, 0.00070, 0.00023, 0.00010, 0.00005, 0.00002, 0.00001, 0.00001, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 exc/yr 0.01553, 0.00397, 0.00112, 0.00042, 0.00019, 0.00009, 0.00004, 0.00002, 0.00001, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 r(events) 10.7, 41.9, 148.2, 394.3, 879.0, 1798.1, 4235.4, 8361.3, 25064.4, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 r(yrs) 64.4, 251.6, 890.6, 2369.5, 5283.2, 10806.6, 25455.0, 50252.4, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 
long 46.765 lat 32.405 g.m. 0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22, 0.24, 0.26 occ/yr 0.15628, 0.00842, 0.00111, 0.00036, 0.00012, 0.00006, 0.00002, 0.00001, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 exc/yr 0.01010, 0.00168, 0.00057, 0.00021, 0.00009, 0.00003, 0.00001, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 r(events) 16.5, 98.8, 292.0, 800.9, 1930.1, 5871.5, 19010.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 r(yrs) 99.0, 593.8, 1755.0, 4813.5, 11599.9, 35288.4, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 
long 46.883 lat 32.406 g.m. 0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22, 0.24, 0.26, 0.28, 0.30, 0.32, 0.34 occ/yr 0.14909, 0.01221, 0.00351, 0.00101, 0.00032, 0.00013, 0.00006, 0.00003, 0.00002, 0.00001, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 exc/yr 0.01730, 0.00509, 0.00158, 0.00058, 0.00026, 0.00012, 0.00006, 0.00003, 0.00001, 0.00001, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 r(events) 9.6, 32.7, 105.0, 287.4, 646.3, 1349.7, 2697.5, 5679.3, 11947.6, 31177.0, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 r(yrs) 57.8, 196.4, 631.2, 1727.5, 3884.1, 8111.6, 16212.1, 34133.4, 71806.2, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 
long 47.700 lat 33.300 g.m. 0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22 occ/yr 0.15767, 0.00717, 0.00095, 0.00046, 0.00011, 0.00003, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 exc/yr 0.00872, 0.00155, 0.00060, 0.00015, 0.00003, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000, 0.00000 r(events) 19.1, 107.4, 275.1, 1143.4, 5364.2, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 r(yrs) 114.7, 645.2, 1653.4, 6872.1, 32239.4, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9, 99999.9 
...