对python数据切割归并算法的实例讲解

当一个 .txt 文件的数据过于庞大,此时想要对数据进行排序就需要先将数据进行切割,然后通过归并排序,最终实现对整体数据的排序。要实现这个过程我们需要进行以下几步:获取总数据行数;根据行数按照自己的需要对数据进行切割;对每组数据进行排序 最后对所有数据进行归并排序。

下面我们就来实现这整个过程:

一:获取总数据的行

def get_file_lines(file_path):
 # 目标文件的路径
 file_path = str(file_path)
 with open(file_path, 'rb') as file:
  # 定义行数
  i = 0
  while True:
   # 一次读取一行数据
   line = file.readline()
   if not line :
    break
   else:
    # 每读一行,行数加一
    i += 1
   #设置进度条,每当i读取1000000行时打印一次i
   # 每当读取1000000的整数倍行时,打印行数(进度条)
   if i % 1000000 == 0:
    print(i)
  # 打印总行数
  print(i)
  return i

二:对数据进行切割

# 定义均等切割函数,num是待切割的文件的行数的值,n为切割份数,file_path是待切割的文件,file_dir是切割好的文件写入的目录
def evg_split(num, n, file_path, file_dir):
 last_list = []
 # 如果样本刚好可以整除为n份
 if num % n == 0:
  for i in range(n):
   # 则直接将样本分为n分没份对应num/n个
   last_list.append(num / n)
 # 如果不能整除
 if num % n != 0:
  # 如果不能整除,则先将num整除n-1并取n-1份,余下的单独做一份
  evg = (num - num % n) // (n - 1)
  for i in range(n):
   last_list.append(evg)
  last_list.append(num % (n - 1))
 print(last_list)
 # return last_list
 # 对应于切割后的每一份数据
 with open(file_path, 'rb') as path:
  for i in range(n):
   # 创建临时文件
   tmp_file = file_dir + str(i) + '.txt'
   # 打开临时文件,将内容一条一条的写入
   file = open(tmp_file, 'wb')
   for j in range(int(last_list[i])):
    line = path.readline()
    file.write(line)
    print(line)
   print('------------')
   file.close()

三:对每组数据进行排序的内容由读者根据自身数据需要进行排序,下面直接介绍归并排序

四:归并排序

def merge( mylist1, mylist2, file1):
 while len(mylist1) > 0 and len(mylist2) > 0:
  if mylist1[0]<mylist2[0]:
   with open(file1,'a') as file:
    file.write(str(mylist1[0]))
    del mylist1[0]
  elif mylist1[0] > mylist2[0]:
   with open(file1,'a') as file:
    file.write(str(mylist2[0]))
    del mylist2[0]
  else:
   with open(file1,'a') as file:
    file.write(str(mylist1[0]))
    file.write(str(mylist2[0]))
    del mylist1[0]
    del mylist2[0]
 with open(file1, 'a') as file:
  for i in mylist1:
   file.write(str(i))
  for i in mylist2:
   file.write(str(i))

总结:对于一个大型数据文件,我们可以将其切割成若干个小型的数据文件,然后分别的这些小型的数据文件进行排序,最后使用归并排序将这些数据文件写入到一个总体文件中,从而实现了对这个大型数据文件的排序。

以上这篇对python数据切割归并算法的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python实现朴素贝叶斯算法

    本代码实现了朴素贝叶斯分类器(假设了条件独立的版本),常用于垃圾邮件分类,进行了拉普拉斯平滑. 关于朴素贝叶斯算法原理可以参考博客中原理部分的博文. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from math import log from numpy import* import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def

  • Python实现的线性回归算法示例【附csv文件下载】

    本文实例讲述了Python实现的线性回归算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 用python实现线性回归 Using Python to Implement Line Regression Algorithm 小菜鸟记录学习过程 代码: #encoding:utf-8 """ Author: njulpy Version: 1.0 Data: 2018/04/09 Project: Using Python to Implement LineRegression Algor

  • python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

     一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设

  • Python实现的逻辑回归算法示例【附测试csv文件下载】

    本文实例讲述了Python实现的逻辑回归算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用python实现逻辑回归 Using Python to Implement Logistic Regression Algorithm 菜鸟写的逻辑回归,记录一下学习过程 代码: #encoding:utf-8 """ Author: njulpy Version: 1.0 Data: 2018/04/10 Project: Using Python to Implement Logisti

  • python实现数据预处理之填充缺失值的示例

    1.给定一个数据集noise-data-1.txt,该数据集中保护大量的缺失值(空格.不完整值等).利用"全局常量"."均值或者中位数"来填充缺失值. noise-data-1.txt: 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4 1.4 0.3 5 3.4 1.5 0.2 4.4 2.9 1.4 0.2 4.9

  • python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

    在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换: 2,通过mapping方式,将类别映射为数值.不过这种方法适用范围有限: 3,通过get_dummies方法来转换. import pandas as pd from io import StringIO csv_data = '''A,B,C,D 1,2,3,4 5,6,,

  • Python实现的拉格朗日插值法示例

    本文实例讲述了Python实现的拉格朗日插值法.分享给大家供大家参考,具体如下: 拉格朗日插值简单介绍 拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法. 许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律,而不少函数都只能通过实验和观测来了解.在若干个不同的地方得到相应的观测值,拉格朗日插值法可以找到一个简单函数,其恰好在各个现测的点取到观测到的值,这个函数可以是代数多项式,三角多项式等. 完整Python示例: # -*- coding:utf-8 -*- #拉格朗日

  • Python数据预处理之数据规范化(归一化)示例

    本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化)处理,将数据按照比例进行缩放,使之落入一个特定的区域,便于进行综合分析. 数据规范化方法主要有: - 最小-最大规范化 - 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normali

  • Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法

    本文实例讲述了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.工具准备,python环境,pycharm 2.在机器学习中,KNN是不需要训练过程的算法,也就是说,输入样例可以直接调用predict预测结果,训练数据集就是模型.当然这里必须将训练数据和训练标签进行拟合才能形成模型. 3.在pycharm中创建新的项目工程,并在项目下新建KNN.py文件. import numpy as np from math import s

  • Python实现的各种常见分布算法示例

    本文实例讲述了Python实现的各种常见分布算法.分享给大家供大家参考,具体如下: #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt ##################### #二项分布 ##################### def test_binom_pmf(): ''' 为离散分布 二项分布的例子:抛掷10次硬币,恰好两次正面朝上的概率

  • Python实现Dijkstra算法

    Dijkstra算法 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 迪杰斯特拉算法是求从某一个起点到其余所有结点的最短路径,是一对多的映射关系,是一种贪婪算法 示例: 算法 算法实现流程思路: 迪杰斯特拉算法每次只找离起点最近的一个结点,并将之并入已经访问过结点的集合(以防重复访问,陷入死循环),然后将刚找到的

  • Python基于聚类算法实现密度聚类(DBSCAN)计算【测试可用】

    本文实例讲述了Python基于聚类算法实现密度聚类(DBSCAN)计算.分享给大家供大家参考,具体如下: 算法思想 基于密度的聚类算法从样本密度的角度考察样本之间的可连接性,并基于可连接样本不断扩展聚类簇得到最终结果. 几个必要概念: ε-邻域:对于样本集中的xj, 它的ε-邻域为样本集中与它距离小于ε的样本所构成的集合. 核心对象:若xj的ε-邻域中至少包含MinPts个样本,则xj为一个核心对象. 密度直达:若xj位于xi的ε-邻域中,且xi为核心对象,则xj由xi密度直达. 密度可达:若样

随机推荐