python 读取一个文件中的数据,循环写入多个文件
时间: 2024-05-09 10:18:45 浏览: 13
以下是一个示例代码,该代码读取一个文件中的数据,并将数据循环写入多个文件中。
```python
# 打开源文件
with open('source.txt', 'r') as f:
# 读取源文件中的数据
data = f.read()
# 循环写入多个文件
for i in range(5):
# 构造目标文件名
filename = 'target{}.txt'.format(i+1)
# 打开目标文件
with open(filename, 'w') as f:
# 将数据写入目标文件
f.write(data)
```
在上述代码中,我们首先打开源文件 `source.txt`,并读取其中的数据。然后,我们使用一个循环,循环地创建目标文件,并将源文件中的数据写入到每个目标文件中。在写入目标文件时,我们使用了字符串格式化来构造目标文件名,这里使用了大括号 `{}` 和 `format()` 方法。最后,我们使用 `with` 语句来打开文件并自动关闭文件。
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python读取多个txt文件将txt文件内容写入xlsx文件中
可以使用Python中的pandas库来读取txt文件,并将其写入Excel文件中。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
import os
# 需要读取的txt文件所在的文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'
# 创建一个空的DataFrame,用于存储所有txt文件内容
df = pd.DataFrame()
# 循环遍历文件夹中的所有txt文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
if file_name.endswith('.txt'):
# 读取txt文件内容
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
txt_content = pd.read_csv(file_path, delimiter='\t', header=None)
# 将txt内容添加到DataFrame中
df = pd.concat([df, txt_content], ignore_index=True)
# 将DataFrame写入Excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False, header=False)
writer.save()
```
在上面的代码中,我们使用了`pd.read_csv()`函数来读取txt文件内容,并且使用`pd.concat()`函数将所有txt内容合并到一个DataFrame中。最后,我们使用`pd.ExcelWriter()`函数和`to_excel()`函数将DataFrame写入Excel文件中。请注意,我们使用了`delimiter='\t'`来指定txt文件中的分隔符,如果你的txt文件使用其他分隔符,请相应地更改。
python读取同一个文件夹下多个excel的指定位置数据,写入一个excel文件
你可以使用 Python 中的 pandas 库来读取同一文件夹下的多个 Excel 文件,并从中提取需要的数据,然后将这些数据写入一个新的 Excel 文件。下面是一个示例代码:
```python
import os
import pandas as pd
# 设置文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'
# 获取文件夹中所有的 Excel 文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 创建一个空的 DataFrame 用于存储所有数据
data = pd.DataFrame()
# 循环遍历每个 Excel 文件,提取需要的数据
for file in excel_files:
file_path = os.path.join(folder_path, file)
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')
# 提取第一列和第三列的数据,并将它们合并到 data DataFrame 中
data = pd.concat([data, df.iloc[:, [0, 2]]], axis=0)
# 将 data 中的数据写入一个新的 Excel 文件
output_file = '/path/to/output.xlsx'
data.to_excel(output_file, index=False)
```
在这个示例代码中,我们首先设置了文件夹路径并获取了所有的 Excel 文件。接下来,我们循环遍历每个 Excel 文件,使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取每个文件中的数据。在这个示例中,我们假设数据位于每个 Excel 文件的第一张工作表 (Sheet1) 中,并且我们需要提取每个文件中的第一列和第三列的数据。我们使用 iloc 属性来选择需要的列,并将它们合并到一个名为 data 的 DataFrame 中。最后,我们将 data 中的数据写入一个新的 Excel 文件,这个文件的路径是 '/path/to/output.xlsx'。
注意,在这个示例中,我们使用了 concat() 函数将每个 Excel 文件中提取的数据合并到一个 DataFrame 中。在实际应用中,你可能需要根据数据的特点来选择合适的合并方法,例如使用 merge() 函数或 join() 函数。此外,在写入新的 Excel 文件时,你可以使用 to_excel() 函数来指定需要写入的工作表名称,例如 data.to_excel(output_file, sheet_name='Sheet1')。