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。

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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。

用Python打开txt文档，并转换成excel表格，以空格为分隔

在Python中，我们可以使用`pandas`库来读取文本文件（如.txt）并将其转换为Excel文件（.xlsx）。以下是基本步骤：

1. 首先，需要安装必要的库，如果你还没有安装，可以使用pip命令：

pip install pandas openpyxl

2. 然后，你可以使用`pandas`的`read_csv()`函数来读取.txt文件，像读取csv一样，但是指定分隔符为'\t'（空格）：

import pandas as pd

# 假设你的文本文件名为'text_data.txt'
data = pd.read_csv('text_data.txt', delimiter=' ', header=None) # 假设第一行不是标题

# 如果文本文件没有标题，header=None；如果有标题，可以根据实际情况设置header

3. 最后，将数据写入Excel文件：

data.to_excel('output.xlsx', index=False)

这会创建一个新的Excel文件'output.xlsx'，其中的数据由文本文件中的内容按照空格分割。