使用python 实现，excel的第一行的值为各列的标签，将excel 每一行存到同一个txt中，

可以使用pandas库来读取Excel文件，并使用循环将每一行写入相应的txt文件中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 循环遍历每一行数据
for i in range(len(df)):
    # 将每一行数据转换为字典类型
    row_dict = df.iloc[i,:].to_dict()
    # 将标签和数据合并为一个字符串
    row_str = '\t'.join([str(v) for v in row_dict.values()])
    # 打开对应的txt文件并写入数据
    with open('output{}.txt'.format(i), 'w') as f:
        f.write(row_str)

在这个例子中，我们将Excel文件命名为`data.xlsx`，每一行数据将被写入一个名为`output{}.txt`的txt文件中，其中的`{}`将被循环变量`i`替换。在实际使用中，你需要根据自己的需求修改文件名和路径。

相关问题

使用python 实现，将excel 每一行存到同一个txt中，并且excel的第一行的值为各列的标签

同样可以使用pandas库来读取Excel文件，并使用循环将每一行写入相应的txt文件中。不同的是，我们需要先读取第一行的标签，以便在每一行数据转换为字符串时添加标签。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取标签列表
labels = list(df.columns)

# 循环遍历每一行数据
for i in range(len(df)):
    # 将每一行数据转换为字典类型
    row_dict = df.iloc[i,:].to_dict()
    # 将标签和数据合并为一个字符串
    row_str = '\t'.join(['{}:{}'.format(k,v) for k,v in row_dict.items()])
    # 打开对应的txt文件并写入数据
    with open('output{}.txt'.format(i), 'w') as f:
        f.write(row_str)

在这个例子中，我们将Excel文件命名为`data.xlsx`，每一行数据将被写入一个名为`output{}.txt`的txt文件中，其中的`{}`将被循环变量`i`替换。在实际使用中，你需要根据自己的需求修改文件名和路径。

python写一个将excel中第一列值为你好的的将第三列行列进行专置存放在第一行

可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件，并进行行列转置操作。下面是一个示例代码，你可以根据自己的实际情况进行修改：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 筛选第一列值为“你好”的行，并选择第三列进行转置
condition = df.iloc[:, 0] == '你好'
result = df.loc[condition, [2]].T

# 将结果存储在第一行
df.iloc[0, 1:] = result.values.flatten()

# 将结果写入新的 Excel 文件
df.to_excel('output_file_path.xlsx', index=False, header=False)

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件，并将其存储在一个名为 `df` 的数据框中。然后，我们使用 `df.iloc[:, 0] == '你好'` 来设置筛选条件，这里假设我们只需要第一列中值为“你好”的行。接下来，我们使用 `df.loc[condition, [2]]` 选择符合条件的行中的第三列，并对其进行转置操作，并将结果存储在名为 `result` 的数据框中。然后，我们使用 `result.values.flatten()` 将结果展平为一维数组，并将其存储在第一行中。最后，我们使用 `df.to_excel()` 函数将结果写入新的 Excel 文件中。

当然，上面的代码仅仅是示例，你可以根据自己的实际情况进行修改。同时，也需要注意 Excel 文件的路径和输出文件的路径需要根据自己的实际情况进行修改。