data = df.iloc[1:533, [0, 2]]只将其中的数据存储为txt

好的，您可以使用pandas库中的to_csv()函数将DataFrame中的数据存储为txt文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是您的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
})

# 选择需要存储的数据行
data = df.iloc[1:533, [0, 2]]

# 将数据存储为txt文件
with open('data.txt', 'w') as f:
    for row in data.values:
        f.write(','.join(str(x) for x in row) + '\n')

这段代码将选择DataFrame中索引为1到533的行，并选择列索引为0和2的数据。然后，它将使用Python的内置文件操作函数将数据存储为txt文件。在写入文件时，我们使用逗号分隔每个值，并在每行末尾添加换行符。这样，每个值都会被写入新的一行。请注意，如果您的数据包含非字符串类型的数据，您可能需要使用pandas的to_string()方法或其他方法将其转换为字符串类型。

相关问题

data = df.iloc[1:533, [0, 2]]将此存为txt

当您使用pandas库的DataFrame对象进行操作时，可以使用iloc方法来选取数据。将DataFrame对象df的一部分数据提取出来并存储为txt文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 假设df是您的DataFrame对象
data = df.iloc[1:533, [0, 2]]

# 将数据保存为txt文件
with open('data.txt', 'w') as f:
    for row in data.iterrows():
        line = ' '.join([str(item) for item in row])  # 将每一行的数据用空格分隔并保存到文件中
        f.write(line + '\n')  # 将每行数据以换行符结尾写入文件中

上述代码中，首先使用iloc方法选取了DataFrame对象df中第2行到第533行的数据，并且选取了第0列和第2列的数据。然后使用Python的with语句打开一个txt文件，将选取的数据逐行写入文件中。在写入每一行数据时，使用字符串拼接的方式将每一行的数据用空格分隔并保存到文件中，最后以换行符结尾写入文件中。

执行上述代码后，将会在当前工作目录下生成一个名为"data.txt"的文件，其中包含了选取的数据。请注意，如果文件已经存在同名文件，将会被覆盖。

data = df.iloc[:, columns].values.tolist() # 根据列索引读取数据

`data = df.iloc[:, columns].values.tolist()` 这行代码是在Pandas库中对DataFrame操作的一个常见步骤，它用于提取DataFrame的特定列数据，并转换为二维列表（list of lists）。这里解释一下每一部分：

1. `df`: 这代表DataFrame对象，它是Pandas中存储表格数据的主要数据结构。
2. `iloc[:, columns]`: `iloc` 是基于位置的索引，`:` 表示选择所有行（第一维），`columns` 是一个切片或者列表，表示选择DataFrame的指定列。这里的逗号分隔意味着选择整个列范围。
3. `.values`: 将DataFrame的子集转换为NumPy数组，NumPy数组可以方便地进行数值计算。
4. `.tolist()`: 最后，`.tolist()` 将NumPy数组转换回Python列表，每个元素是一个子列表，对应于DataFrame的一行。

举个例子，如果你有一个DataFrame `df`，并且你想提取`column1`, `column3`这两列的数据并转换为列表形式，你会这样做：

data = df.iloc[:, [0, 2]].values.tolist()