如何使用python读取txt文件的某一列数据并将其写入列表

可以使用Python内置的 `open()` 函数打开txt文件，然后使用 `readlines()` 方法将文件内容读取到一个列表中。接着，可以使用列表推导式将所需列的数据提取出来并写入一个新的列表中。以下是一个示例代码：

with open('file.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

col_data = [line.split()[1] for line in lines]  # 假设第二列为所需列数据

print(col_data)

其中，`split()` 方法可以将一行文本按照空格分割成一个列表，然后可以通过索引取得所需列的数据。这里假设第二列为所需列数据，因此使用索引 `1` 取得该列的数据。

相关问题

python读取csv文件某一列并另存为csv文件

要读取csv文件某一列并另存为csv文件，可以使用Python的csv模块中的DictReader和DictWriter方法。具体步骤如下：
1. 使用DictReader方法读取原始csv文件，将其转换为字典格式。
2. 通过字典的键值对，获取需要的列数据。
3. 使用DictWriter方法将所需列数据写入新的csv文件中。

下面是一个示例代码：

import csv

# 读取原始csv文件
with open('input.csv', 'r') as input_file:
    reader = csv.DictReader(input_file)
    # 获取需要的列数据
    column_data = [row['column_name'] for row in reader]

# 将所需列数据写入新的csv文件中
with open('output.csv', 'w', newline='') as output_file:
    writer = csv.DictWriter(output_file, fieldnames=['column_name'])
    writer.writeheader()
    for data in column_data:
        writer.writerow({'column_name': data})

其中，'column_name'需要替换为实际需要读取的列名。另外，需要注意的是，如果原始csv文件中存在空行，需要在打开文件时指定newline=''参数，否则会出现空行。

python读取txt文件并写入excel

Python可以使用open()函数读取txt文件，使用pandas库将数据写入Excel文件。

具体步骤如下：

1. 使用open()函数打开txt文件，读取数据。

2. 将读取的数据转换为pandas的DataFrame格式。

3. 使用pandas的to_excel()函数将DataFrame数据写入Excel文件。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 打开txt文件，读取数据
with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['data'])

# 将DataFrame数据写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

其中，data.txt为要读取的txt文件，data.xlsx为要写入的Excel文件。在这个例子中，txt文件中每行只有一条数据，因此我们将其转换为只有一列的DataFrame。如果txt文件中每行有多个数据，需要根据实际情况进行处理。