dmshar

Преобразовать str во float.

Для того, что-бы файл реально записался на диск, его надо закрыть после записи. Без этого все ваши изменения остаются исключительно в буфере. А команды открытия файла я что-то не вижу вообще.

Модуль оs . Метод os.chmod(path, mode).
Используется для изменения прав доступа к файлу или каталогу. Второй параметр дает возможность установления права доступа такими, как вам нужно.

def is_number(str):
    try:
        float(str)
        return True
    except ValueError:
        return False
t = "text @@-12346764853@@ text fgtdytd@@-12.346@@ hfghsgf @@162.4@@"
r = t.split('@@')
print(list(filter(is_number, r)))

Результат
['-12346764853', '-12.346', '162.4']

Изучайте теорию временнЫх рядов. Там все ваши вопросы решены уже давно.
Из программных средств - библиотека scipy и statsmodels, где тоже практически все, что нужно имеется в наличии.

По логике вашего скрипта непонятно, а что же вы хотите в той легенде написать?
Тогда решение "в лоб".
Внесите вызов функции plt.legend в цикл и вызывайте ее только на первом шаге цикла. Ну, или только один раз.

В Pandas все еще проще:
df.drop_duplicates(["mycolumn"])

Если надо "находить и удалять" одновременно, то делать это МОЖНО только с конца списка

a='a abc ccc cvv v'
b=a.split()
c=[]
for i in b[::-1]:
    if len(i)>=3 and len(i)<=5:
        c.append(i)
        b.remove(i)
print ( c)
print (b)

Результат

['cvv', 'ccc', 'abc']
['a', 'v']

Если очень хочется - потом можно сделать реверс

c.reverse()
print ( c)

['cvv', 'ccc', 'abc']

А чего вы нас тут спрашиваете? Мы ведь не видели вашего приложения. Мы не знаем вашей квалификации. И мы не знаем, на сколько можно доверять совету вашего знакомого. По хорошему, если он дал вам совет, то скорее всего его обосновал - почему это решение не рационально (вообще? или для вашего конкретного случая?). Вот эти его обоснования уже могут быть предметом обсуждения - на сколько они профессиональны, компетентны и на сколько они соответствуют тенденциям в современном "приложениестронии".
А пока абстрактное приложение, абстрактный разработчик, абстрактные условия, абстрактные умозаключения - обсуждать-то нечего.

Как то сложно все. Мне кажется - можно проще. По сути - две строки.
Для полноты картины добавил еще и третий пример.

import numpy as np
a = ['2020-07-30', '2020-07-31', '2020-07-31', '2020-07-31', '2020-08-04', '2020-08-05', '2020-08-06', '2020-08-06', '2020-08-08', '2020-08-08']
b = '2020-07-27'
c = '2020-08-07'
d = '2020-08-02'

date = np.array(a, dtype=np.datetime64)
b1=a[np.argmin(np.abs(date-np.array(b,dtype=np.datetime64)))]

c1=a[np.argmin(np.abs(date-np.array(c,dtype=np.datetime64)))]
d1=a[np.argmin(np.abs(date-np.array(d,dtype=np.datetime64)))]

print (b,'->',b1)
print (c,'->',c1)
print (d,'->',d1)

Имеем :

2020-07-27 -> 2020-07-30
2020-08-07 -> 2020-08-06
2020-08-02 -> 2020-07-31