用python写一个把许多行txt文本分隔输入到excel表格中

对于许多行的txt文本，我们可以逐行读取数据，并将其分割成多个字段，最后再将其写入到Excel表格中。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
data = pd.DataFrame()

# 打开txt文件进行逐行读取
with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 分割行数据，以制表符作为分隔符
        fields = line.strip().split('\t')
        # 将行数据添加到DataFrame对象中
        data = data.append(pd.Series(fields), ignore_index=True)

# 将数据写入到Excel文件中
data.to_excel('data.xlsx', index=False)

这段代码会将名为`data.txt`的txt文件中的每行数据逐一读取，并将其分割成多个字段，然后将其添加到一个空的DataFrame对象中。最后，将整个DataFrame对象写入到名为`data.xlsx`的Excel文件中。`strip()`函数用于去除行首和行尾的空格和换行符，以防止它们被错误地包含在字段中。`ignore_index=True`参数表示不使用原始行索引，而是使用自动生成的索引。

相关问题

用python写一个把txt文本输入到excel表格中

同样可以使用`pandas`库来实现将txt文本输入到Excel表格中。

假设txt文本中每行数据都是以制表符`\t`分隔的，可以使用以下代码将其读入DataFrame对象中，并将其写入到Excel表格中：

import pandas as pd

# 读取txt文件，以制表符作为分隔符
data = pd.read_csv('data.txt', sep='\t', header=None)

# 将数据写入到Excel文件中
data.to_excel('data.xlsx', index=False)

这段代码会将名为`data.txt`的txt文件中的数据读入到DataFrame对象中，并将其写入到名为`data.xlsx`的Excel文件中。`sep='\t'`参数表示使用制表符作为分隔符，`header=None`参数表示不将第一行作为列名。`index=False`参数表示不写入行索引。

python编一段程序，功能是把一个文本文件中逗号分隔的英文翻译成中文，并用表格显示出来

好的，以下是一个简单的 Python 程序，可以实现您的需求：

import pandas as pd

# 读取文本文件
with open('file.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 将英文和中文分别存储到两个列表中
english = []
chinese = []
for line in lines:
    items = line.strip().split(',')
    english.append(items[0])
    chinese.append(items[1])

# 将两个列表合并成一个数据框
df = pd.DataFrame({'英文': english, '中文': chinese})

# 显示数据框
print(df)

请将上述程序保存为 Python 文件（如 `translate.py`），并将需要翻译的文本文件命名为 `file.txt`，放在与 Python 文件相同的目录下。之后，运行该 Python 文件即可显示翻译后的表格。如果您需要将表格保存为 Excel 文件，可以使用以下代码：

# 将数据框保存为 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

请将上述代码添加到程序最后，并将保存的文件名修改为您需要的名称即可。