análisis de un archivo delimitado lengüeta en listas o cuerdas separadas

Question

Estoy tratando de tener un archivo delimitado lengüeta con dos columnas, nombre y edad, que lee en como esta:

'Nombre \ Tage \ nMark \ t32 \ nMatt \ t29 \ nJohn \ t67 \ nJason \ t45 \ nMatt \ t12 \ nFrank \ t11 \ nFrank \ t34 \ nFrank \ t65 \ nFrank \ t78 \ n '

Y simplemente cree dos listas, una con nombres (llamados nombres, sin encabezado) y uno con las edades (llamadas edades, pero sin edades en la lista).

Answer 1

me gustaría utilizar los split y splitlines métodos de cadenas:

names = [] 
ages = [] 
for name_age in input.splitlines(): 
    name, age = name_age.strip().split("\t") 
    names.append(name) 
    ages.append(age) 

Si fue analizar un formato más complejo, se recomienda usar the csv module, que también puede manejar TSV ... Pero parece que sería un poco exagerado aquí.

Answer 2

Utilizando el csv module, que podría hacer algo como esto:

import csv 

names=[] 
ages=[] 
with open('data.csv','r') as f: 
    next(f) # skip headings 
    reader=csv.reader(f,delimiter='\t') 
    for name,age in reader: 
     names.append(name) 
     ages.append(age) 

print(names) 
# ('Mark', 'Matt', 'John', 'Jason', 'Matt', 'Frank', 'Frank', 'Frank', 'Frank') 
print(ages) 
# ('32', '29', '67', '45', '12', '11', '34', '65', '78') 

Answer 3

delimitado por tabuladores de datos está dentro del dominio del módulo csv:

>>> corpus = 'Name\tAge\nMark\t32\nMatt\t29\nJohn\t67\nJason\t45\nMatt\t12\nFrank\t11\nFrank\t34\nFrank\t65\nFrank\t78\n' 
>>> import StringIO 
>>> infile = StringIO.StringIO(corpus) 

pretender infile fue sólo un habitual file ..

>>> import csv 
>>> r = csv.DictReader(infile, 
...     dialect=csv.Sniffer().sniff(infile.read(1000))) 
>>> infile.seek(0) 

que ni siquiera tiene que decirle al módulo csv sobre los títulos y el formato de delimitador, que va a averiguar por su propia

>>> names, ages = [],[] 
>>> for row in r: 
...  names.append(row['Name']) 
...  ages.append(row['Age']) 
... 
>>> names 
['Mark', 'Matt', 'John', 'Jason', 'Matt', 'Frank', 'Frank', 'Frank', 'Frank'] 
>>> ages 
['32', '29', '67', '45', '12', '11', '34', '65', '78'] 
>>> 

Answer 4

respuesta de Unutbu comprimido usando una lista por comprensión:

names = [x[0] for x in csv.reader(open(filename,'r'),delimiter='\t')] 
ages = [x[1] for x in csv.reader(open(filename,'r'),delimiter='\t')]