python按行读取空格分开的文件
时间: 2023-09-12 13:03:33 浏览: 41
可以使用Python中的split()方法将每行文本按照空格分开,然后将它们存储到列表中。
以下是一个示例代码:
```
with open('filename.txt', 'r') as file:
for line in file:
line = line.strip() # 去掉行末尾的换行符
words = line.split() # 将行按照空格分开
print(words) # 打印每行分割后的结果
```
在上面的代码中,我们首先使用with open()语句打开文件并将其存储在file变量中。然后,我们使用for循环遍历文件中的每行文本。
在每次循环中,我们首先使用strip()方法去掉行末尾的换行符。然后,我们使用split()方法将行按照空格分开,并将分割后的结果存储到一个名为words的列表中。
最后,我们打印出每行分割后的结果。
相关问题
python中如何读取txt中用空格分开的列
你好!可以使用Python的内置函数open()和readlines()读取txt文件,然后使用split()方法将每行文本按照空格分割成一组数据。具体代码如下:
```python
with open('file.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
data = line.strip().split()
print(data)
```
其中,'file.txt'是你要读取的txt文件名,'r'表示以只读方式打开文件。readlines()方法将文件的所有行读取为一个列表,每行数据通过strip()方法去除前后空白字符,然后使用split()方法按照空格分割成一组数据,并打印输出。
pandas打开文件没有按空格分开怎么办
如果pandas打开的文件没有按空格进行分隔,你可以在读取文件时指定分隔符。pandas提供了read_csv函数,可以读取各种格式的文件,包括csv、txt等。
例如,如果文件以逗号分隔,可以使用以下代码读取:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv', sep=',')
```
如果文件以其他分隔符分隔,可以把sep参数设置为对应的分隔符。例如,如果文件以制表符分隔,可以使用以下代码读取:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.txt', sep='\t')
```
如果文件没有按照固定的分隔符分隔,你可以考虑使用正则表达式作为分隔符,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.txt', sep='\s+')
```
其中,\s+表示匹配一个或多个空格、制表符等空白字符。