import pandas as pd df = pd.read_csv('/root/user_info.txt', sep='\t', header=None) df[8] = df[8].apply(lambda x: eval(x)) df = pd.json_normalize(df[8]) df = df.drop(['score'], axis=1) df = df[['systemtype','education','marriage_status','phonebrand']] print(df) df.to_csv('0711.txt',index=False,header=0)

您的代码看起来没有明显的错误，它的功能是读取一个以制表符分隔的文本文件，并进行一些数据处理和筛选操作，最后将结果保存为另一个文本文件。

请确保以下几点：
1. 确保文件路径 '/root/user_info.txt' 是正确的，并且该文件存在。
2. 确保文件中的数据按照制表符进行分隔。
3. 确保文件中的列索引与您在代码中使用的索引一致。

如果您遇到任何错误信息或问题，请提供详细的错误信息，以便我能够更具体地帮助您解决问题。

相关问题

检查下面的代码：import pandas as pd data = pd.read_csv("F:/data/pNEUMA/20181024_dX_0900_0930.csv", split=";", header=None, skiprows=1) print(data)

这段代码存在一个问题，参数名应该是`delimiter`而不是`split`。正确的代码如下：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("F:/data/pNEUMA/20181024_dX_0900_0930.csv", delimiter=";", header=None, skiprows=1)
print(data)

这样就可以正确读取以分号分隔的csv文件了。

pd.read_csv读取data_url数据

以下是使用pd.read_csv读取data_url数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取data_url数据
data_url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
df = pd.read_csv(data_url, header=None)

# 显示前5行数据
print(df.head())

上述代码中，我们首先导入了pandas库，并将数据的URL存储在data_url变量中。然后，我们使用pd.read_csv函数读取数据，并将header参数设置为None，以便正确解析数据。最后，我们使用head函数显示前5行数据。