python如何读取txt数据，用python代码展示，其中数据之间以空格断开

如果文本文件中的数据是以空格分隔的，可以使用Python的字符串分割方法 `split()` 将每行数据分割成多个字符串，再将这些字符串转换为数字。

假设我们有一个名为 `data.txt` 的文本文件，其中每行都是多个数字，用空格分隔，我们需要将这些数字读取到一个列表中。

data = []
with open('data.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        numbers = line.strip().split()
        for num in numbers:
            data.append(int(num))
print(data)

这段代码会打开名为 'data.txt' 的文件，使用 `for` 循环逐行读取文件。首先，我们使用 `strip()` 方法去除每行末尾的换行符，并使用 `split()` 方法将每行数据分割成多个字符串，存储在 `numbers` 列表中。接着，我们使用一个嵌套的 `for` 循环，遍历 `numbers` 列表中的每个字符串，并将其转换为整数后添加到 `data` 列表中。

最终，我们可以打印输出 `data` 列表来查看读取到的数据。

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python如何用pandas读取txt数据，用python代码展示，其中数据之间以空格断开

要使用Pandas读取以空格分隔的文本数据，可以使用`read_csv()`函数，并设置参数 `delimiter=' '`，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.txt', delimiter=' ', header=None)
print(data.values)

这段代码会使用Pandas的`read_csv()`函数读取名为 'data.txt' 的文本文件，将其中的数据读入一个Pandas的DataFrame对象中。参数 `delimiter=' '` 表示数据是以空格分隔的。`header=None` 表示读取的数据文件中没有标题行。

最后，我们可以使用 DataFrame 对象的 `values` 属性来查看读取到的数据，将其转换为一个二维的NumPy数组进行输出。

python如何用pandas读取txt数据，用python代码展示，其中数据之间以空格断开，如何以表格的形式保存

要使用Pandas读取以空格分隔的文本数据，并以表格形式保存为一个新的文本文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.txt', delimiter=' ', header=None)
data.to_csv('output.csv', index=False)

这段代码会使用Pandas的`read_csv()`函数读取名为 'data.txt' 的文本文件，将其中的数据读入一个Pandas的DataFrame对象中。参数 `delimiter=' '` 表示数据是以空格分隔的。`header=None` 表示读取的数据文件中没有标题行。

接着，我们使用 DataFrame 对象的 `to_csv()` 方法将数据保存为一个新的文本文件 'output.csv'。参数 `index=False` 表示不保存行索引。

最终，我们可以在当前工作目录下找到新的输出文件 'output.csv'，使用文本编辑器或电子表格软件打开该文件，查看保存的数据以及其表格形式。