python中怎么读取txt文件的不同列

你可以使用Python中的pandas库来读取txt文件的不同列。首先，你需要使用pandas的read_csv函数来读取txt文件，然后使用pandas的iloc函数来选择你想要的列。例如，如果你想要读取第一列和第三列，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 选择第一列和第三列
selected_data = data.iloc[:, [, 2]]

# 打印选择的数据
print(selected_data)

相关问题

python读取txt文件某列

要读取文本文件的某一列数据，你可以按行读取文件内容，然后使用字符串分割操作来提取特定列的数据。下面是一个示例代码：

# 打开文件
with open('file.txt', 'r') as file:
    # 逐行读取并提取特定列的数据
    for line in file:
        columns = line.split()  # 使用空格分割行数据
        
        # 读取第3列（索引为2）
        column_number = 3
        if len(columns) > column_number:
            target_column = columns[column_number - 1]
            print(target_column)

在上面的代码中，我们使用 `open` 函数打开文件。然后，使用循环逐行读取文件内容。对于每一行，我们使用 `split` 方法将其按空格分割成多个字段，并将结果存储在 `columns` 列表中。

接下来，我们读取第3列（索引为2），并将其存储在 `target_column` 变量中。我们使用条件语句 `if len(columns) > column_number` 来确保行中有足够的列数。最后，我们打印特定列的数据。

你可以根据需要修改代码中的文件路径和要读取的列号。请注意，列号是从0开始的。

python读取txt文件指定列

可以使用Python中的pandas库来读取txt文件，并指定读取的列。首先需要安装pandas库，然后使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取txt文件，以空格分隔
df = pd.read_csv('file.txt', sep=' ')

# 指定要读取的列
desired_columns = ['col1', 'col2']
result = df[desired_columns]

# 打印结果
print(result)

其中，'file.txt'为要读取的txt文件名，desired_columns是一个列表，包含了要读取的列的名称。返回的result就是指定列的内容。