Question

我每天都在从文本文件中读取数据。

在这里，我讨论了为星期一和星期二定义的两个循环。如果我在星期一启动该程序，则可以获取数据并在数据框中更新数据，而当日期移动到星期二至星期五时，我可以将所有天信息都获取到单个数据框中。

让我假设星期一是2月4日，星期五是2月8日。

同样，当我在2月11日（星期一）运行程序时，更新后的值应仅保存在星期一数据框中。怎么做？

newDF = pd.DataFrame()
new1=pd.DataFrame()
a=time.ctime()
b=a.split(" ")
print(a)
with open("call_1_feb.txt","r")as f:
    file=f.readlines()

if b[0]=="Mon":
        #print(b[1])
        Bcount,BPcount,BFcount,BOcount=0,0,0,0
        Scount,SPcount,SFcount,SOcount=0,0,0,0         
        for j in range(len(file)):
            if re.search("WIN",file[j]):
                Bcount+=1
                if re.search("\+\+",file[j]):
                    BPcount+=1   
                if re.search("--",file[j]):
                    BFcount+=1     
                if not re.search("\+\+",file[j]):
                    if not re.search("--",file[j]):
                        BOcount+=1

            if re.search("LOST",file[j]):
                Scount+=1
                if re.search("\+\+",file[j]):
                    SPcount+=1   
                if re.search("--",file[j]):
                    SFcount+=1   
                if not re.search("\+\+",file[j]):
                    if not re.search("--",file[j]):
                        SOcount+=1
        Date=b[0]+"["+b[1]+"-"+b[3]+"-"+b[5]+"]"
        #print(Date)
        T1=[Date,BPcount,BFcount,BOcount,Bcount,SPcount,SFcount,SOcount,Scount]
        df=pd.DataFrame(np.array(T1).reshape(-1,len(T1)))
        df=df.loc[0:]
        print(df)
        df.to_csv("output.csv")

if b[0]=="Tue":
            Bcount,BPcount,BFcount,BOcount=0,0,0,0
            Scount,SPcount,SFcount,SOcount=0,0,0,0         
            for j in range(len(file)):
                if re.search("BUY",file[j]):
                    Bcount+=1
                    if re.search("\+\+",file[j]):
                        BPcount+=1   
                    if re.search("--",file[j]):
                        BFcount+=1     
                    if not re.search("\+\+",file[j]):
                        if not re.search("--",file[j]):
                            BOcount+=1

                if re.search("SELL",file[j]):
                    Scount+=1
                    if re.search("\+\+",file[j]):
                        SPcount+=1   
                    if re.search("--",file[j]):
                        SFcount+=1   
                    if not re.search("\+\+",file[j]):
                        if not re.search("--",file[j]):
                            SOcount+=1
            Date1=b[0]+"["+b[1]+"-"+b[3]+"-"+b[5]+"]"
            T2=[Date1,BPcount,BFcount,BOcount,Bcount,SPcount,SFcount,SOcount,Scount]
            df1=pd.DataFrame(np.array(T2).reshape(-1,len(T2)))
            df1=df1.loc[0:]            
            new1 = new1.append(df, ignore_index = True)
            new1=new1.append(df1,ignore_index=True)
            print(new1)
            new1.to_csv("output.csv")

输入文件为：

++ INDIA WIN@769.6 --UAE WIN@1143.95 ++斯里兰卡失踪@ 325.4 孟加拉国WIN @ 19316.199` ++苏格兰WIN@160.8 澳大利亚失落@ 451.85 美国WIN@2791.25 -英国失落@ 661.85 肯尼亚WIN@942.75 -巴基斯坦LOST@1043.85，

如何在同一数据帧上频繁更新值

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