python读取txt文件某一列，并去掉缺省值

可以使用Python中的pandas库来读取txt文件某一列，并去掉缺省值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv函数读取txt文件

df = pd.read_csv('filename.txt', sep='\t')

其中，filename.txt是要读取的txt文件名，sep='\t'表示该txt文件是以制表符分隔的。

3. 选择要读取的列

df_column = df['column_name']

其中，column_name是你要读取的列的名称。

4. 去掉缺省值

df_column = df_column.dropna()

这样，df_column中就只包含了你要读取的那一列，且已经去掉了缺省值。

相关问题

python读取excel文件某一列，并去掉缺省值

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并去掉缺省值。

首先需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

接下来可以使用以下代码来读取Excel文件中的某一列，并去掉缺省值：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 获取某一列
column = df['column_name']

# 去掉缺省值
column = column.dropna()

# 输出结果
print(column)

其中`filename.xlsx`为Excel文件名，`column_name`为要获取的列名。执行以上代码后，会输出去掉缺省值后的结果。

python读取txt文件某一列，并将数据以xlsx

你好！我可以帮助你解决这个问题。你可以使用Python的pandas库来读取txt文件的某一列数据，并将数据保存为xlsx文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取txt文件
data = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')

# 获取某一列数据
column_data = data['column_name']

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(column_data)

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

在上面的代码中，你需要将"data.txt"替换为你要读取的txt文件的路径，"column_name"替换为你要提取的列名。最后，将数据保存为"output.xlsx"文件。

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。