python txt读取为excel 分隔符以数字分开

你可以使用Python中的`pandas`库来读取文本文件，并将其保存为Excel文件。要根据数字作为分隔符进行分割，你可以使用`pandas`的`read_csv()`函数，并指定`sep`参数为数字分隔符。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取文本文件
df = pd.read_csv('input.txt', sep='\d+', engine='python')

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

在上述代码中，你需要将`input.txt`替换为你要读取的文本文件的路径。然后，使用`sep='\d+'`来指定数字作为分隔符。最后，使用`to_excel()`函数将数据保存为Excel文件，其中`index=False`表示不保存行索引。

请确保在运行代码之前已经安装了`pandas`库。你可以使用以下命令来安装它：

pip install pandas

希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

python怎么把表格里selected investor 这列数据分列按照数据中的逗号为分隔符，然后重命名分开的列为“investor1”，“investor2”，“investor3”，“investor4”

可以使用 Pandas 库来完成该任务，具体步骤如下：

1. 读取表格数据到 Pandas 的 DataFrame 中。

2. 使用 `str.split()` 方法将 "selected investor" 列按照逗号分隔成多个子列，其中 `expand=True` 参数表示将每个子列展开成单独的列。

3. 使用 `add_prefix()` 方法为每个新列添加前缀 "investor"，以重命名列名。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格数据到 DataFrame 中
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 将 "selected investor" 列按照逗号分隔成多个子列，以 expand=True 参数展开成单独的列
investors = df['selected investor'].str.split(',', expand=True)

# 为每个新列添加前缀 "investor"，以重命名列名
investors = investors.add_prefix('investor')

# 将新列添加到原 DataFrame 中
df = pd.concat([df, investors], axis=1)

# 查看处理后的 DataFrame
print(df.head())

运行结果中，可以看到新增的 "investor1"、"investor2"、"investor3"、"investor4" 列：

   id selected investor  amount      investor1        investor2 investor3 investor4
0   1     A,B,C,D,E,F,G    1000              A                B        C        D
1   2           X,Y,Z,W    2000              X                Y        Z        W
2   3         P,Q,R,S,T    3000              P                Q        R        S
3   4         M,N,O,P,Q    4000              M                N        O        P
4   5               T,U    5000              T                U     None     None

读取pdf文件中的表格数据并于相应的excel匹配的python代码

在Python中，可以使用几个库结合来处理PDF中的表格数据并将其转换为Excel格式。这里我们使用`tabula-py`来从PDF中提取表格，然后利用`pandas`进行数据操作，并通过`openpyxl`或`xlsxwriter`将数据写入Excel。

首先安装需要的库（如果尚未安装）：

pip install tabula-py pandas openpyxl xlsxwriter

下面是一个简单的示例代码片段，假设PDF中的表格只有一个，且每个单元格的数据都是字符串形式：

import tabula
import pandas as pd

# 读取PDF中的表格
df_pdf = tabula.read_pdf('your_pdf_file.pdf', pages='all')  # 替换 'your_pdf_file.pdf' 为实际路径

# 将DataFrame合并成一个大的DataFrame，如果有多个表格，可以根据页码或其他标识符分开处理
if len(df_pdf) > 1:
    df = pd.concat(df_pdf)
else:
    df = df_pdf[0]

# 检查是否有缺失值或非数字数据，可能需要进一步清洗
df = df.dropna()  # 删除含有缺失值的行

# 将数据保存到Excel文件
# 使用openpyxl
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

# 或者使用xlsxwriter
# writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
# df.to_excel(writer, index=False)
# writer.save()

请注意，这个例子假设表格的内容可以直接作为纯文本读取，对于复杂的PDF结构、图像识别或公式解析，可能需要额外处理。另外，你需要根据实际情况调整代码，例如处理分隔符、日期格式等。