python读取txt文件并生成列表

可以使用Python的open函数打开txt文件，并使用readlines方法读取所有行，最后将每一行的内容添加到一个列表中。具体操作可以参考以下代码：

file = open("test.txt", "r", encoding="utf-8")  # 打开txt文件
lines = file.readlines()  # 读取所有行
file.close()  # 关闭文件

# 将所有行的内容添加到列表中
result = []
for line in lines:
    result.append(line.strip())  # 去除行末的换行符
    
print(result)  # 输出列表

相关问题

如何用python读取txt文件生成列表

在Python中，可以使用以下步骤来读取txt文件并生成列表：

1. 打开txt文件：使用内置的`open()`函数打开txt文件，指定文件路径和打开模式（例如，读取模式`'r'`）。
2. 读取文件内容：使用`read()`方法读取整个文件内容，或者使用`readlines()`方法逐行读取文件内容。
3. 处理文件内容：根据需要对读取到的内容进行处理，例如去除换行符或空格。
4. 生成列表：将处理后的内容逐行添加到一个列表中。

下面是一个示例代码：

def read_txt_file(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            content = file.readlines()
            content = [line.strip() for line in content]  # 去除换行符或空格
            return content
    except FileNotFoundError:
        print("文件不存在！")

# 调用函数并传入txt文件路径
file_path = "example.txt"
file_content = read_txt_file(file_path)
print(file_content)

请注意，上述代码中的`example.txt`是一个示例文件路径，你需要将其替换为你实际的txt文件路径。

python读取txt文件,生成dataframe

Python中可以使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件并生成DataFrame对象。read_csv函数不仅可以读取csv文件，也可以读取其他类型的文件，如txt、tsv等。

下面是读取txt文件并生成DataFrame对象的代码示例：

import pandas as pd

# 读取txt文件，并指定分隔符和列名
df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t', names=['id', 'name', 'age', 'gender'])

# 打印DataFrame对象
print(df)

其中，'data.txt'是要读取的txt文件名，sep参数指定分隔符，names参数指定列名。如果txt文件没有列名，则可以不传递names参数。

如果txt文件中有缺失值，可以使用na_values参数指定缺失值的标识符，例如：

df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t', names=['id', 'name', 'age', 'gender'], na_values=['NULL', 'NA'])

这样，读取到的DataFrame对象中，所有值为'NULL'或'NA'的单元格都会被转换成NaN。如果不指定na_values参数，则默认情况下，read_csv函数会将空单元格解释为缺失值。