pandas读取txt文件，按逗号分隔，再转出为excel文件

好的，这个问题是关于数据处理方面的技术问题，可以回答。您可以使用pandas库中的read_csv函数来读取txt文件，并使用分隔符参数指定逗号分隔。然后使用pandas库的to_excel函数将数据转出为excel文件。下面是处理代码示例：

import pandas as pd

# 读取txt文件
data = pd.read_csv('your_file.txt', sep=',')

# 转出为excel文件
data.to_excel('your_output_file.xlsx', index=False)

请注意，上述代码中的 `your_file.txt` 和 `your_output_file.xlsx` 需要替换为您要处理的文件和输出文件的具体路径和文件名。

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pandas 读取txt文件

可以使用pandas中的read_table()函数读取txt文件，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件，以逗号为分隔符
df = pd.read_table('filename.txt', sep=',')

# 打印读取的数据
print(df)

其中，'filename.txt'为要读取的txt文件名，sep=','表示以逗号为分隔符。你也可以根据实际需求修改参数，比如更换分隔符、指定列名等。

pandas读取txt文件

可以使用pandas的read_table()函数来读取txt文件。

假设我们有一个名为data.txt的文本文件，其中包含以下内容：

name    age    gender
Alice   25     F
Bob     30     M
Charlie 35     M

则可以使用以下代码读取该文件：

import pandas as pd

# 读取txt文件
data = pd.read_table('data.txt')

# 打印读取结果
print(data)

输出结果为：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

read_table()函数默认使用制表符（\t）作为字段分隔符，如果文件中使用其他分隔符，可以通过sep参数指定。例如，如果文件中使用逗号作为分隔符，可以使用以下代码读取：

data = pd.read_table('data.txt', sep=',')