（1）读取txt文件，将所有行按照分隔符“|”分开； （2）将除了第一列以外的列结果，若该列每一行的结果为“是”，则提取第一列的结果并将其作为txt输出，并用该列的标题进行命名。

好的，这是一个比较具体的需求，需要编写一些代码来实现。以下是一个简单的Python代码示例，实现了你的需求：

# 读取txt文件并将所有行按照分隔符“|”分开
with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    data = [line.strip().split('|') for line in lines]

# 将除了第一列以外的列结果，若该列每一行的结果为“是”，则提取第一列的结果并将其作为txt输出，并用该列的标题进行命名
for i in range(1, len(data[0])):
    col_name = data[0][i]
    output_filename = col_name + '.txt'
    with open(output_filename, 'w') as f:
        for row in data[1:]:
            if row[i] == '是':
                f.write(row[0] + '\n')

这段代码假设你的数据文件名为`data.txt`，第一行是列标题，第一列是需要提取的内容。你可以根据实际情况修改文件名和列索引。

相关问题

请写Python代码，满足以下需求：1、 读取名字为文件1，将其按照分隔符“|”分开。将第2、9列取出，作为表A。 2、 读取名字为文件2，提取第2、8列，作为表B。 3、 以表A为主表，根据表A的第2列与表B的第1列做匹配，从而得到表B的第2列结果，并将结果补充到表A，作为表C。 4、 读取文件3，将其按照分隔符“|”分开。如果第2列结果显示为“未归属”，删除该行。将第1、2列取出，作为表D。 5、 以表C为主表，根据表C的第1列与表D的第1列做匹配，从而得到表D的第2列结果，并将其补充到表C，作为表E。 6、 将表E按照名字为“结果文件.txt”输出。 7、 输入数据组，包含了“布吉、宝龙、龙城”三个关键词。对于表E，如果其第4列出现该数据组的任意一关键词，则计数，以此统计每一行。同时将符合要求的行结果输出，名字为“结果文件（龙岗）.txt”输出。

以下是Python代码的实现：

# 读取文件1，提取表A
with open('文件1.txt', 'r') as f1:
    lines = f1.readlines()
    table_a = []
    for line in lines:
        cols = line.strip().split('|')
        table_a.append((cols[1], cols[8]))

# 读取文件2，提取表B
with open('文件2.txt', 'r') as f2:
    lines = f2.readlines()
    table_b = []
    for line in lines:
        cols = line.strip().split('|')
        table_b.append((cols[1], cols[7]))

# 根据表A和表B，匹配生成表C
table_c = []
for row_a in table_a:
    for row_b in table_b:
        if row_a[0] == row_b[0]:
            table_c.append((row_a[0], row_a[1], row_b[1]))
            break

# 读取文件3，提取表D
with open('文件3.txt', 'r') as f3:
    lines = f3.readlines()
    table_d = []
    for line in lines:
        cols = line.strip().split('|')
        if cols[1] != '未归属':
            table_d.append((cols[0], cols[1]))

# 根据表C和表D，匹配生成表E
table_e = []
for row_c in table_c:
    for row_d in table_d:
        if row_c[0] == row_d[0]:
            table_e.append((row_c[0], row_c[1], row_c[2], row_d[1]))
            break

# 输出表E到文件
with open('结果文件.txt', 'w') as f4:
    for row in table_e:
        f4.write(row[0] + '|' + row[1] + '|' + row[2] + '|' + row[3] + '\n')

# 统计符合要求的行并输出到文件
keywords = ['布吉', '宝龙', '龙城']
count = 0
with open('结果文件(龙岗).txt', 'w') as f5:
    for row in table_e:
        if any(keyword in row[3] for keyword in keywords):
            count += 1
            f5.write(row[0] + '|' + row[1] + '|' + row[2] + '|' + row[3] + '\n')
    f5.write('共计：' + str(count) + ' 行')

注意：这段代码是基于您所提供的需求，但是由于缺少具体的数据样本，因此无法保证代码的完全正确性。您需要根据自己的实际情况进行适当的调整和修改。同时，为了确保代码的正确性，建议在编写代码之前，先对数据样本进行简单的手动计算和分析，以确保代码实现的正确性。

flask上传csv文件无法读取列

这个问题可能是因为你没有正确指定CSV文件的分隔符导致的。CSV文件的每一行通常包含多个列，这些列之间用逗号、分号等分隔符分开。如果你使用的分隔符与CSV文件中的分隔符不一致，那么读取到的列就会出现偏差。你可以在`pd.read_csv()`函数中指定`delimiter`参数，该参数用于指定CSV文件的分隔符。例如，如果CSV文件中的分隔符是逗号，那么你可以这样读取文件：

data = pd.read_csv(file, delimiter=",")

另外，你还需要确保CSV文件的第一行是列名，这样`pd.read_csv()`函数才能正确解析文件中的列。如果CSV文件中没有列名，你可以通过`header=None`参数来告诉函数不需要读取列名，例如：

data = pd.read_csv(file, delimiter=",", header=None)

如果你仍然无法读取到CSV文件中的列，那么可能是文件格式不正确导致的。你可以尝试打印出读取的DataFrame，检查其中是否包含数据和列名，以及列名是否正确，代码如下：

data = pd.read_csv(file, delimiter=",", header=None)
print(data)

如果控制台输出的DataFrame中不包含列名，或者列名不正确，那么你需要检查CSV文件中的列名是否正确，并在`pd.read_csv()`函数中正确指定列名。