如何用pandas将文本文档每行前64个字符转换成excel表？

可以使用Pandas中的read_csv函数将文本文件读入DataFrame，然后使用Pandas中的str.slice方法将每行前64个字符切片，最后将处理后的DataFrame导出到Excel表格。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读入文本文件，注意设置分隔符为换行符
df = pd.read_csv('text.txt', sep='\n', header=None)

# 使用str.slice方法将每行前64个字符切片
df = df[0].str.slice(stop=64)

# 将处理后的DataFrame导出到Excel表格
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，text.txt是要处理的文本文件，output.xlsx是要导出的Excel表格文件。请将文件路径替换为实际路径。

相关问题

如何用pandas将文本文档转换成excel表？

可以使用pandas库的read_csv方法读取文本文档，然后使用to_excel方法将数据写入Excel表格中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取文本文档
df = pd.read_csv('text_file.txt', delimiter='\t')

# 将数据写入Excel表格
df.to_excel('excel_file.xlsx', index=False)

其中，`delimiter`参数指定文本文档中的分隔符。在上面的示例中，我们将分隔符设置为制表符（`\t`）。`index=False`参数指定不将行索引写入Excel表格中。

用pandas将列表转换成excel

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 和 to_excel() 函数将列表转换成 Excel 文件。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个列表
data = [['Tom', 25], ['Jerry', 28], ['Spike', 31]]

# 将列表转换成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这个示例代码将一个列表转换成一个 DataFrame，然后使用 to_excel() 函数将 DataFrame 写入一个名为 output.xlsx 的 Excel 文件中。其中，index=False 表示不需要写入行索引。