用python读取文件提取第10行以后，第18到20列的数据，如果该行没有数据就跳过，输出到另外一个txt文件里面

可以使用pandas库来读取文件和提取数据，具体实现如下：

import pandas as pd

# 读取原始文件，指定分隔符和列名
df = pd.read_csv('input.txt', sep='\t', header=None, names=['col{}'.format(i) for i in range(1, 21)])

# 提取第10行以后，第18到20列的数据
df = df.iloc[9:, 17:20]

# 去除空值行
df = df.dropna(how='all')

# 输出到另外一个txt文件里面
df.to_csv('output.txt', sep='\t', index=False, header=None)

解释一下每个步骤的含义：

1. 使用pandas的read_csv方法读取原始文件，并指定分隔符为制表符（`sep='\t'`），同时不使用文件中的列名（`header=None`）。
2. 由于没有指定列名，需要手动为每一列指定一个名称，这里使用了列表推导式。
3. 使用iloc方法提取第10行以后，第18到20列的数据，注意这里的行和列索引都是从0开始的。
4. 使用dropna方法去除空值行，这里的参数how='all'表示只有当一行中所有列都为空值时才会被删除。
5. 使用to_csv方法将提取的数据输出到另一个txt文件中，指定分隔符为制表符（`sep='\t'`），不输出行索引和列名（`index=False, header=None`）。

相关问题

python读取txt文件，提取指定行和列数据，输出到新文件

可以使用Python中的文件读写函数和切片语法来实现该功能。以下是一个简单的代码示例：

# 打开文件，读取所有行
with open('input.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 提取第1、3、5行和第2、4、6列的数据
data = [[lines[i].split()[j+1] for j in range(2)] for i in range(0, 6, 2)]

# 将数据写入到新文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    for row in data:
        f.write('\t'.join(row) + '\n')

这段代码可以读取名为input.txt的文件，提取第1、3、5行和第2、4、6列的数据，并将结果写入到名为output.txt的新文件中。

怎么用python读取txt文件中某一列数据

假设你的txt文件长这样：

name,age,gender
Alice,25,Female
Bob,30,Male
Charlie,20,Male

你要读取第二列数据（年龄列），可以使用以下代码：

with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 去掉行首行尾的空格，并按逗号分隔每一行
        fields = line.strip().split(',')
        # 取第二个字段，即年龄列
        age = fields[1]
        print(age)

输出结果：

age
25
30
20

如果你只需要年龄数据而不需要列名，可以在代码中加一行来跳过第一行：

with open('data.txt', 'r') as f:
    # 跳过第一行
    next(f)
    for line in f:
        # 同上

这样输出结果就是：

25
30
20