将txt文件中的dataframe数据导入字典

Question

假设以下文本文件

Some lines here
and here

chr1    111    222    More_data_I_dont_need    More_data_I_dont_need   ...
chr2    333    444    More_data_I_dont_need.   More_data_I_dont_need   ...
chr3    555    666    More_data_I_dont_need    More_data_I_dont_need   ...

（数据以 \t 分隔）

我一直在尝试将此数据转换为 Python 字典，其中键存储第一列的值，字典存储第二列和第三列的值。 例如。：

{"chr1": [111, 222], "chr2": [333,444]}

到目前为止我写的代码是：

d = {}
star_end_list = []

with open("file.txt") as f:
    for line in f:
        if line.startswith('chr'):
            chr, start,end = line.split()
            star_end_list.append() = start
            star_end_list.append() = end
            # Then with this data I can create a dictionary. Something like
            d[chr] = star_end_list

但我不知道如何忽略第 4、5 等列的值。

Answer 1

您只能检索列表的前 3 项，如下所示。 您的缩进也有一些错误，您使用append function 的方式，以及您在循环外初始化start_end_list 。 它们也在下面解决。

d = {}

with open("file.txt") as f:
    for line in f:
        star_end_list = []
        if line.startswith('chr'):
            chr, start, end = line.split()[:3]
            star_end_list.append(start)
            star_end_list.append(end)
            d[chr] = star_end_list