小编tkt*_*711的帖子

有由 bz2 文件压缩的​​文本图块。文本文件中的数据如下所示。

   1  x3, x32, f5

   0  f4, g6, h7, j9

   .............

我知道如何通过以下代码加载文本文件

 rf = open('small.txt', 'r')
    lines = rf.readlines()
    lst_text = []
    lst_label = []
    for line in lines:
        line = line.rstrip('\n')
        label, text = line.split('\t')
        text_words = text.split(',')
        lst_text.append(text_words)
        lst_label.append(int(label))

但是txt被压缩成small.txt.bz2文件后。我想用下面的数据读取bz2文件，但是有错误。

import bz2

bz_file = bz2.BZ2File("small.txt.bz2")
lines = bz_file.readlines()
for line in lines:
    line = line.rstrip('\n')
    label, text = line.split('\t')
    text_words = text.split(',')
    print(label)

错误：

      line = line.rstrip('\n')
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'

你能给我提示如何处理它，代码是最好的。谢谢！

从txt文件读取数据后，有一个如下所示的数据帧（df1）：

 name   l1     l2
  a    00000  00000 
  b    00010  00002
  c    00000  01218

当我如下使用python代码时：

dataframe.to_csv('test.csv', index= False)

然后，我使用以下代码来阅读：

  df = pd.read_csv('test.csv')

我发现数据框如下所示是df2

       name   l1      l2
        a      0       0
        b     10       2
        c      0      1218

但是我想像df1一样在数据帧中保留前导零。

谢谢！

你好,有一本字典,m = {'A':[1.5,3.6,5.7,6,7,8],'B':[3.5,5,6,8,4,5],'C':[ 2.8,3.5,4.5,5.6,7.0,9.0]}.我想在一个图上用python matplotlib绘制三条线(如下图所示).x-aix是相同的:[1,2,3,4,5,6].三个y值是关键(A,B,C)的值.A,B,C是三行标签.如何绘制它.我已经尝试过以下代码,但这是错误的,你能告诉我该怎么做.

  for k, v in dict_s:
        plt(range(1, 4), v, '.-', label=k)

我在python 2.7环境中运行python 3代码,其他代码如下,有如下错误,请给我一些提示如何解决,谢谢!如果您想了解更多信息,请告诉我.

python代码:

#! /usr/bin/env python

from __future__ import print_function
import argparse
from collections import defaultdict
import numpy as np
import os
import sys
import utils


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('target')
    args = parser.parse_args()

    target = defaultdict(list)
    for i, line in enumerate(sys.stdin):
        filename, score, *rect = line.strip().split()
        name, _ = os.path.splitext(filename)
        score = float(score)
        rect = tuple(map(float, rect))
        target[name].append((score, rect))

        if (i + 1) % 1000 == 0:
            print(i + 1, file=sys.stderr)

    for name in target.keys(): …

我有一个数据帧 df 如下，我想删除或删除名称为 tom 的行，我使用以下代码（python3）：

df1[~df1['name'].str.contains('tom')]

但有错误：

AttributeError: Cannot access attribute 'str' of 'SeriesGroupBy'   
     objects, try using the 'apply' method


name    age weight 
tom     10   40
lucy    15   50
john    20   60
tom     10   40
lucy    15   50
john    20   60
tom     10   40
kate    30   70
tick    40   75
bruce   50   75

请帮我解决它，这只是示例数据，因为真正的数据框很大。如果你们有快速的解决方案，请告诉我。提前致谢！

有一个很长的单词列表,列表的长度约为360000.我想得到每个单词的频率,并成为一个字典.

例如:

{'I': 50, 'good': 30,.......}

由于单词列表很大,我发现计算它需要花费很多时间.你有更快的方法来完成这个吗？

到目前为止,我的代码如下:

  dict_pronoun = dict([(i, lst_all_tweet_noun.count(i)) for i in 
                        lst_all_tweet_noun])
  sorted(dict_pronoun)