python正则读取txt写入excel

在Python中，你可以使用`re`模块进行正则表达式匹配，并结合`pandas`库将数据从文本文件读取到DataFrame，然后再写入Excel文件。下面是一个简单的步骤示例：

import re
import pandas as pd

# 步骤1：读取文本文件
with open('input.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

# 步骤2：使用正则表达式提取需要的数据
pattern = r'\b(\w+): (\d+)\b'  # 假设你正在寻找形如"key: value"的模式
matches = re.findall(pattern, content)

# 将数据转换成字典列表
data_list = [{'key': match[0], 'value': int(match[1])} for match in matches]

# 步骤3：创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list)

# 步骤4：写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 如果不需要索引，设置index=False

相关问题

python正则表达式读取txt中数据写入excel

在Python中，我们可以使用`re`模块处理正则表达式来从TXT文件中提取数据，然后利用`pandas`库将这些数据写入Excel文件。以下是基本步骤：

1. 首先，导入需要的模块：

import re
import pandas as pd

2. 使用`open()`函数打开TXT文件，并读取内容：

with open('input.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

假设TXT文件中的数据是以某种模式（如每行都是一个记录）组织的。

3. 使用正则表达式查找并提取你需要的数据。例如，如果你的文件中有逗号分隔的数据，你可以这样做：

data_list = re.findall(r'\d+\s+\d+', text)  # 此处假设数字间由空格分隔

4. 将提取到的数据转换成`pandas.DataFrame`，以便写入Excel：

data_dict = [tuple(map(int, d.split())) for d in data_list]  # 转换每个字符串列表为元组
df = pd.DataFrame(data_dict, columns=['列1', '列2'])  # 假设我们有两个列

5. 写入Excel文件：

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

这里假设输出文件名是`output.xlsx`，`index=False`表示不保存索引。

python 正则读取txt文件 按行提取qq号格式内容 每一百万行分割成一个excel表格输出

### 回答1：

我可以给你一些建议：首先，你需要使用Python的正则表达式模块，以便读取txt文件中的QQ号格式内容；其次，你可以使用Python的openpyxl模块将每一百万行的数据写入一个excel表格；最后，你可以使用Python的xlsxwriter模块将数据写入excel表格中。

### 回答2：
使用Python正则表达式读取txt文件并按照提取qq号格式的内容，每一百万行分割成一个Excel表格输出，可以按照以下步骤实现：

1. 使用Python的re模块进行正则表达式匹配，找到符合qq号格式的内容。

import re

def extract_qq(text):
    qq_pattern = r'\b\d{5,11}\b'  # 假设qq号是5到11位数字
    qq_list = re.findall(qq_pattern, text)
    return qq_list

2. 读取txt文件内容，并逐行提取qq号。

with open('file.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    
    total_qq_list = []
    for line in lines:
        qq_list = extract_qq(line)
        total_qq_list.extend(qq_list)

3. 将提取到的qq号每一百万行分割成一个子列表。

split_size = 1000000
sub_lists = [total_qq_list[i:i+split_size] for i in range(0, len(total_qq_list), split_size)]

4. 使用Python的pandas库将每个子列表导出为一个Excel表格。

import pandas as pd

for i, sub_list in enumerate(sub_lists):
    df = pd.DataFrame(sub_list, columns=['QQ号'])
    df.to_excel(f'output{i+1}.xlsx', index=False)

以上代码会将所有符合qq号格式的内容提取出来，并将每一百万行分割成一个Excel表格输出，每个Excel表格中的数据只有一列，列名为"QQ号"。

### 回答3：
在使用Python正则表达式读取txt文件并按行提取qq号格式内容，并且将每一百万行内容分割为一个Excel表格输出的过程中，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需模块：使用Python内置的re模块进行正则表达式匹配，并使用pandas库进行Excel表格输出。

import re
import pandas as pd

2. 读取txt文件内容并进行正则匹配：使用Python的open()函数打开txt文件，并使用正则表达式提取qq号格式内容。假设txt文件名为data.txt，qq号格式为5到11位数字。

with open('data.txt', 'r') as file:
    content = file.readlines()
    qq_list = []
    for line in content:
        qq_list += re.findall(r'\b\d{5,11}\b', line)

3. 分割内容并输出为Excel表格：根据每一百万行分割内容，并将结果输出为多个Excel表格。假设每一百万行内容放入一个Excel表格，表格从1开始命名。

result = [qq_list[i: i+1000000] for i in range(0, len(qq_list), 1000000)]
for i, res in enumerate(result):
    df = pd.DataFrame({'QQ号': res})
    df.to_excel('output{}.xlsx'.format(i+1), index=False)

以上是一个简单的Python代码示例，用于读取txt文件中的qq号格式内容，并将每一百万行内容分割为一个Excel表格输出。根据实际需求，可能需要调整正则表达式匹配规则、分割行数以及输出Excel的文件名等。