评价数据存储在excel表中的某一列中，一行一个记录，使用python 读取excel 表的此列所有评价数据，并将所有数据写人txt文本中，

可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格中的某一列数据，将其转换为一个Series对象，然后遍历每个元素，将其写入到一个txt文本文件中。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格中的评价数据列
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['评价数据'])

# 将评价数据转换为一个Series对象
data = df['评价数据']

# 将数据写入txt文本文件中
with open('data.txt', 'w') as f:
    for d in data:
        f.write(str(d) + '\n')

在代码中，我们首先使用pandas库中的read_excel()函数读取Excel表格中的“评价数据”列，将其转换为一个DataFrame对象。然后，我们通过访问DataFrame对象的‘评价数据’列，获取一个Series对象。最后，我们遍历Series对象中的每个元素，并将其写入到一个txt文本文件中。

需要注意的是，这个代码仅适用于Excel表格中仅有一张工作表的情况。如果Excel表格中有多个工作表，需要指定要读取的工作表名称或工作表索引。

相关问题

python 读取excel中所有数据到字典

可以使用Python的openpyxl库来读取Excel文件，并将数据存储到字典中。以下是示例代码：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择第一个工作表
sheet = workbook.active

# 定义一个空字典
data_dict = {}

# 遍历工作表中的所有行和列，将数据存储到字典中
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    key = row[0]
    values = row[1:]
    data_dict[key] = values

# 输出字典
print(data_dict)

在此示例代码中，我们首先使用`openpyxl.load_workbook()`方法打开Excel文件，然后选择第一个工作表。接下来，我们定义一个空字典，并使用`iter_rows()`方法遍历工作表中的所有行和列。在遍历过程中，我们将每行的第一个单元格作为字典的键，该行的其余单元格作为字典的值，并将它们存储到字典中。最后，我们输出字典。

python实现从txt文件中读取内容，遇到带/n的数字组合就去掉此数字，并将处理后的结果每四个数字为excel表中的一列，导入excel表中

在Python中，你可以使用`open()`函数打开txt文件，然后通过`readlines()`或逐行读取的方式来读取内容。对于需要移除`\n`并且按照指定格式转换成Excel的情况，可以使用`re`模块进行正则表达式匹配，以及`pandas`库来操作数据。

首先，安装必要的库如果还没有安装：

pip install pandas

接下来是一个示例代码片段：

import re
import pandas as pd

# 打开并读取txt文件
with open('input.txt', 'r') as f:
    data = f.read().replace('\n', '')  # 移除所有换行符

# 使用正则表达式提取四位一组的数字
numbers = re.findall(r'\d{4}', data)

# 将提取的数字列表转换为二维数组，每一项对应Excel的一个单元格
data_array = [numbers[i:i+4] for i in range(0, len(numbers), 4)]

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data_array, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4'])  # 根据实际需求调整列名

# 导入到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 如果已有同名文件会被覆盖

在这个代码中，我们假设输入文件名为`input.txt`，并将结果保存为`output.xlsx`。每个四位数作为一个单元格存储在一个新的Excel表格中，列名称分别为`Column1`, `Column2`, `Column3`, 和 `Column4`。如果你的文件结构不同或者需要自定义列名，只需相应地修改列名。