python删除txt文件带有指定关键字的某一行

可以使用以下代码来删除txt文件中带有指定关键字的某一行：

keyword = "example" # 指定的关键字
file_path = "example.txt" # 文件路径
temp_path = "temp.txt" # 创建一个临时文件

# 打开原文件和临时文件
with open(file_path, "r") as f, open(temp_path, "w") as temp:
    # 逐行读取原文件
    for line in f:
        # 如果关键字不在这一行中
        if keyword not in line:
            # 将这一行写入临时文件中
            temp.write(line)

# 删除原文件
os.remove(file_path)
# 将临时文件重命名为原文件
os.rename(temp_path, file_path)

这段代码首先指定了关键字和文件路径，然后创建了一个临时文件。然后打开原文件和临时文件，逐行读取原文件，如果这一行不包含关键字，则将这一行写入临时文件中。最后删除原文件，将临时文件重命名为原文件。这样就实现了删除txt文件中带有指定关键字的某一行。

相关问题

python排表取出带关键字数据

在Python中，如果想要从一个表格中取出带有特定关键字的数据，需要使用第三方库pandas来操作。Pandas是Python中一个强大的数据分析库，其中的DataFrame数据结构可以方便地对表格进行操作。

具体的操作流程为：首先导入pandas库，然后使用read_excel()函数读取Excel表格，并将其存储为DataFrame对象；接着使用contains()函数，来筛选出带有关键字的数据；最后可以使用to_excel()函数将筛选出的数据保存为一个新的Excel表格。

下面是一段简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 筛选出带有关键字的数据
df_new = df[df['Column1'].str.contains('Keyword')]

# 将筛选出的数据保存为新的Excel表格
df_new.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

这段代码中，'Column1'代表要查询的列名，'Keyword'是要查询的关键字。在筛选出符合条件的数据之后，使用to_excel()函数将新的数据保存为new_example.xlsx文件，其中index=False表示不保存行索引。

总之，在Python中使用pandas库可以非常方便地操作Excel表格，通过contains()函数可以轻松地取出带有关键字的数据。

python dataframe 按列的编号删除某一列

### 回答1：
在Python中，pandas库提供了DataFrame数据结构来处理表格化数据。当我们需要删除某一列时，可以使用`del`关键字或`drop`方法来完成。

使用`del`关键字删除列的语法如下：

del df[列名或列编号]

其中，`df`为DataFrame对象，列名或列编号指明要删除的列。如果指定的列不存在，会抛出KeyError异常。

使用`drop`方法删除列的语法如下：

df.drop(列名或列编号, axis=1, inplace=True)

其中，`df`为DataFrame对象，列名或列编号指明要删除的列，`axis=1`表示按列进行删除（默认为按行），`inplace=True`表示在原始的DataFrame上进行修改（默认为不修改，返回一个新的DataFrame对象）。

例如，我们有一个名为`df`的DataFrame对象，其中第3列是无用的数据，如果想要删除该列，可以使用以下代码：

del df[2]  # 按列编号删除第3列
df.drop(2, axis=1, inplace=True)  # 按列编号删除第3列
df.drop('无用数据', axis=1, inplace=True)  # 按列名删除无用数据列

需要注意的是，使用`drop`方法删除列时，如果指定了不存在的列名或列编号，会抛出KeyError或IndexError异常。此外，不管使用哪种方法，删除列时都会修改原始的DataFrame对象，所以在操作前应确保已备份好原始数据。

### 回答2：
在Python中使用DataFrame来管理和操作数据是非常常见的。有时候我们需要删除一列数据，可以通过列的编号来实现。

首先，导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个DataFrame：

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'age':[20, 24, 19], 'gender':['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

这个DataFrame有3列，分别是name，age和gender。假设我们需要删除第2列age，可以使用以下方法：

df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True)

在这个方法中，我们使用drop函数来删除列，传入的参数df.columns[1]表示删除第2列，axis=1表示删除列，inplace=True表示在原有的DataFrame上进行删除操作。

以上就是按列的编号删除某一列的方法，希望能对你有所帮助。

### 回答3：
在Python中，使用pandas库可以操作数据框，也叫数据帧，数据帧类似于Excel中的表格，它是一种二维带标签的数据结构。我们可以使用pandas的DataFrame类来表示数据框，DataFrame类有很多功能，包括按照标签或位置选择单个行或列的数据，删除行或列，对数据进行排序、分组、过滤等等。

如果我们想删除一个数据框中的某一列，可以使用.drop()方法。需要指定要删除的列的标签或位置，这里我们讲解按列的位置进行删除。操作代码如下：

import pandas as pd
 
#创建一个4行2列的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8]})
 
#将第一列删除
df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)
 
print(df)

以上的代码中，我们首先导入了pandas库并创建了一个四行两列的数据帧。然后，我们使用drop()方法来删除第一列（也就是位置为0的列），通过在列索引中指定列号来表示要删除的列。在第二个参数中我们设置axis=1来表示我们要删除列，inplace=True表示要对原始数据框进行修改。最后，我们打印出删除后的数据帧即可，结果如下：

   B
0  5
1  6
2  7
3  8

通过这个代码示例，就可以清楚地了解如何使用python来按列编号删除某一列，因此我们可以将这种方法应用到我们实际的项目当中。