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

用python写一段能够使excel中的数据按空格符进行分列

在Python中，我们可以使用pandas库处理Excel文件并按照特定字符（如空格）分列。首先，你需要安装pandas和openpyxl库，如果还没安装可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以编写以下代码读取Excel文件，并按照空格将一列拆分成多个新列：

import pandas as pd

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 如果你想分列的数据在某一列，例如A列
column_to_split = 'A'

# 使用str.split函数沿着空格分割
df[f'split_{column_to_split}'] = df[column_to_split].str.split(expand=True)

# 确保所有新列都被转换为正确的数据类型（如：如果原列是字符串）
for new_column in df.columns[df.columns.str.startswith('split_')]:
    df[new_column] = df[new_column].apply(pd.Series).astype('string')

# 保存更改后的DataFrame到新的Excel文件
df.to_excel('output_file.xlsx', index=False)

在这个例子中，`your_file.xlsx`是你要读取的Excel文件名，`split_A`会创建一个新的列，其中原始的A列内容已按照空格分开。如果你的分隔符不是空格，只需将`expand=True`替换为你需要的分隔符即可。