用python读取txt指定列数

可以使用Python中的pandas库来读取txt文件并指定列数。

首先需要安装pandas库，可以通过以下命令在命令行中安装：

pip install pandas

然后可以使用以下代码读取txt文件并指定列数：

import pandas as pd

# 读取txt文件，指定列名和列数
df = pd.read_csv('data.txt', header=None, usecols=[0, 2, 4], names=['col1', 'col2', 'col3'], sep='\t')

# 输出指定列的数据
print(df['col1'])
print(df['col2'])
print(df['col3'])

代码中，`pd.read_csv`函数中的`header=None`表示文件没有列名，`usecols=[0, 2, 4]`表示只读取第0、2、4列，`names=['col1', 'col2', 'col3']`指定列名为col1、col2、col3，`sep='\t'`表示文件的分隔符为制表符。读取后可以通过`df['col1']`、`df['col2']`、`df['col3']`来分别获取指定列的数据。

相关问题

Python读取TXT文件指定行指定列

你可以使用 Python 的内置函数 `open()` 来打开并读取一个 TXT 文件，然后使用索引来获取指定行和列的内容。下面是一个示例代码：

def read_text_file(file_path, row_num, col_num):
    with open(file_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
        row = lines[row_num - 1]  # 行数从1开始，所以需要减去1
        columns = row.split()
        col = columns[col_num - 1]  # 列数从1开始，所以需要减去1
        return col

file_path = 'file.txt'  # 替换为你的文件路径
row_num = 3  # 替换为你想要获取的行数
col_num = 2  # 替换为你想要获取的列数

result = read_text_file(file_path, row_num, col_num)
print(result)

在上述示例中，`read_text_file()` 函数接受文件路径、行数和列数作为参数，然后使用 `readlines()` 方法读取文件的所有行。接下来，通过索引获取指定行，并使用 `split()` 方法将该行分割为列。最后，根据列数获取指定列的内容，并返回结果。

注意替换示例代码中的 `file.txt` 文件路径、行数和列数为你自己的实际值。

python对csv指定列求和

回答: 要在Python中对CSV文件的指定列求和，可以使用pandas库来实现。首先，你需要导入pandas库并读取CSV文件，然后使用DataFrame的sum()函数对指定列进行求和操作。下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('name.csv')

# 指定列求和
column_sum = df\['column_name'\].sum()

# 打印结果
print(column_sum)

在上面的代码中，你需要将'column_name'替换为你想要求和的列的名称。然后，使用sum()函数对该列进行求和操作，并将结果存储在column_sum变量中。最后，你可以打印出求和结果。

希望这个回答对你有帮助！\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python 获取csv的列数_像 Excel 一样使用 python 进行数据分析](https://blog.csdn.net/weixin_39519554/article/details/110214299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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