路径解析和适合python - python

我需要您的帮助以使用python解决此问题。我有一个名为good_files.txt的.txt文件，其中每行都是一个通向新文件的路径（good_files.txt和包含这些文件的目录在同一目录中）。在每个文件中，我必须将三列数据汇总在一起以使曲线拟合
例如文件的结构是这样的。

1000.415915     225.484744      -2.012516
2.000945

215     0       0
219     0       0
222     4       0
224     70      70
226     696     696
229     999     1000
233     1001    1000
238     1001    1000

因此，我必须消除保留前三列的前两行，然后消除仅保留前两列的第三列。
第一列是我的x坐标，第二列是我的y坐标。
使用我的x and y和错误函数erf，我必须执行curve fitting。

目前，我编写的唯一代码是用于读取good_files.txt

    def ReadFromFile (fileName):
    sourceFile= open (fileName, 'r')
    text=[]
    for adress in sourceFile.readlines ():
        if '\n' in adress: text.append (adress [:-1])
        else: text.append (adress)
    return text
    sourceFile.close()
def WriteToFile (text):
    resultFile = open ('result.txt','w')
    for data in text:
        resultFile.write (data + '\n')
    resultFile.close()

adresses = ReadFromFile ('good_files.txt')
for adress in adresses:
    text = ReadFromFile (adress)
    WriteToFile(text)

抱歉，目前我是一个菜鸟。感谢您的帮助，伙计们<3

python大神给出的解决方案

您可以使用Pandas来帮助阅读和合并csv文件。
假设您的ReadFromFile函数为您提供了一个不错的文件名列表，您可以执行以下操作：

import pandas as pd

def ReadFromFile (fileName):
    sourceFile= open (fileName, 'r')
    text=[]
    for adress in sourceFile.readlines ():
        if '\n' in adress: text.append (adress [:-1])
        else: text.append (adress)
    return text
    sourceFile.close()

adresses = ReadFromFile('claro_good_files.txt')
df_list = [] # create empty list that will hold your dataframes from the seperate csv's

for adress in adresses:
    # load each file, skipping the first two rows of data, splitting columns by whitespace, and setting the column names
    df_temp = pd.read_csv(adress, skiprows=2, delim_whitespace=True, header=None, names=['x', 'y', 'remove'])

    # add the 'x' and 'y' columns to the list of data frames to combine (exclude 'remove' column)
    df_list.append(df_temp[['x', 'y']])

df = pd.concat(df_list) # Combine all the DataFrame's into one big one

这应该为您提供一个带有x和y列的数据框。

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