使用Python删除具有某些特征的几行数据

最新推荐文章于 2025-04-22 09:09:30 发布
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#python #csv #列表

本文介绍了一个使用Python编写的脚本，该脚本利用CD-HIT工具进行数据整理，通过设置100%的相似度阈值来去除数据集中的冗余序列，仅保留完全相同的簇。具体实现过程包括读取原始文件、筛选满足条件的簇并将其写入新的文件中。
部署运行你感兴趣的模型镜像
进行数据整理时所写的脚本，使用CD-HIT去冗余，设置阈值为100%，将有多条的簇留下来。
cd1.txt：

在这里插入图片描述
从上图中找出找出100%的簇，放到cd2.txt中

cd2.txt

在这里插入图片描述

with open('cd1.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()#按行读取文件
with open('cd2.txt', 'w') as f_w:
    for i in range(len(lines)):
        if(lines[i][0] == '0' and lines[i+1][0]=='1'):#将有100%的簇写入到cd2.txt文件中
            f_w.write(lines[i - 1])
            print(i, "***", lines[i - 1])
            f_w.write(lines[i])
            print(i, "***", lines[i])
            f_w.write(lines[i + 1])
            print(i, "***", lines[i + 1])
            i = i + 2
            while(lines[i][0] != '>'):
                f_w.write(lines[i])
                print(i, "***", lines[i])
                i = i + 1
            continue
        else:
            i = i + 1

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N - 1 # 总行数减去N行数据再减标题行 # 读取最后N行，header=None需要处理列名 df_tail = pd.read_csv(filename, skiprows=range(1, skip_rows + 1), header=0) # 这里header=0表示第一行为列名，skiprows跳过前面的数据行 然后，处理df_tail中的行，确定需要删除的内容，再从原文件中删除。但如何删除原文件中的这些行呢？ 可能需要重新读取整个文件，然后根据索引删除。或者，如果知道这些行在文件中的位置（最后N行），可以直接在保存时排除这些行。例如，读取整个文件时排除最后N行： df = pd.read_csv(filename) df = df.iloc[:-N] df.to_csv(filename, index=False) 但这样直接删除了最后N行，而不需要检查内容。如果用户需要根据内容删除最后几行中的某些行，可能需要更复杂的步骤。 综上，用户的请求可能分为两种情况： 1. 删除CSV文件的最后N行。 2. 读取最后N行，根据内容删除符合条件的行。 如果是第一种情况，直接切片即可。如果是第二种情况，需要先读取最后N行，判断后再删除。 因此，完整的步骤可能如下： 情况一：删除最后N行 import pandas as pd # 读取整个文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 删除最后N行 df = df.iloc[:-N] # 保存 df.to_csv('file.csv', index=False) 情况二：读取最后N行，根据条件删除其中某些行 import pandas as pd # 读取整个文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 获取最后N行 last_n = df.tail(N) # 确定需要删除的行的索引 to_delete = last_n[last_n['column'] == 'value'].index # 从原数据中删除这些索引 df = df.drop(to_delete) # 保存 df.to_csv('file.csv', index=False) 如果用户希望避免读取整个文件，可以采用更高效的方法，比如使用csv模块确定行数，然后只处理需要的部分，但代码会更复杂。 总结：使用pandas的tail方法读取最后几行，处理后再保存整个文件是最直接的方法。虽然可能对大文件不够高效，但对于一般情况已经足够。</think>要使用Python pandas读取CSV文件的最后几行并删除指定内容，可以按照以下步骤操作： ### 1. 读取CSV文件的最后N行 通过`pandas.read_csv`的`skiprows`参数跳过前`总行数-N`行数据，结合`nrows`读取末尾指定行数。若文件包含标题行，需保留标题： ```python import pandas as pd import csv # 计算文件总行数（包含标题） with open('data.csv', 'r') as f: total_rows = sum(1 for _ in csv.reader(f)) N = 5 # 读取最后5行 skip = total_rows - N - 1 # 跳过前总行数-N-1行（保留标题） # 读取最后N行数据（含标题） df_tail = pd.read_csv('data.csv', skiprows=range(1, skip + 1)) ``` ### 2. 删除指定内容 假设需要删除`df_tail`中满足条件`column_name == 'value'`的行： ```python # 筛选需删除的行 mask = df_tail['column_name'] == 'value' to_delete = df_tail[mask] # 读取完整数据并删除目标行 df_full = pd.read_csv('data.csv') df_updated = df_full.drop(to_delete.index) ``` ### 3. 保存修改后的文件 ```python df_updated.to_csv('data_updated.csv', index=False) ``` ### 完整代码示例 ```python import pandas as pd import csv def delete_last_n_rows_with_condition(file_path, column, value, n=5): # 计算总行数 with open(file_path, 'r') as f: total_rows = sum(1 for _ in csv.reader(f)) skip = total_rows - n - 1 # 跳过前总行数-n-1行 df_tail = pd.read_csv(file_path, skiprows=range(1, skip + 1)) # 筛选需删除的行 mask = df_tail[column] == value to_delete_indices = df_tail[mask].index # 读取完整数据并删除 df_full = pd.read_csv(file_path) df_updated = df_full.drop(to_delete_indices) # 覆盖原文件 df_updated.to_csv(file_path, index=False) # 示例调用 delete_last_n_rows_with_condition('data.csv', 'status', 'expired', n=3) ``` ### 关键点说明 1. **高效读取末尾行**：通过`skiprows`跳过前`总行数-N`行，避免加载整个文件[^2]。 2. **条件删除**：使用布尔索引筛选目标行，确保精准删除。 3. **内存优化**：若文件过大，可分块读取（`chunksize`参数），但需更复杂的实现[^1]。
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