python 读取txt中每行数据,并且保存到excel中的实例

下面我将为你详细讲解如何使用Python读取txt文件中的每一行数据，并将其保存到Excel表格中。这里我会提供两个示例说明。

首先，我们需要先了解两个Python库：openpyxl和pandas。 openpyxl用于读取和写入 Excel 文件， pandas用于数据处理。你可以使用pip安装这两个库：

pip install openpyxl
pip install pandas

示例一：

假设我们有一个名为"test.txt"的文本文件，其中包含以下内容：

小明 24 男
小红 23 女
小刚 25 男
小美 22 女

我们的目标是将这些数据读取到Python中，然后将它们保存到一个Excel文件中。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 读取txt文件数据到DataFrame中
data = pd.read_csv('test.txt', sep=' ', header=None, names=['Name', 'Age', 'Gender'])

# 保存到Excel文件
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

解释：我们首先使用 Pandas 库的 read_csv 方法从文本文件中读取数据。在此方法中，我们使用空格作为分隔符 sep，因为数据中每个字段都是使用空格分隔的。然后我们指定了表头header=None，并且指定每个字段的名称 names。最后，我们将数据保存到 Excel 文件中，使用了 Pandas 中的 to_excel 方法，并指定了文件名和Excel表格中的列名，index=False表示不保存索引列到Excel文件中。

示例二：

有时候我们遇到的文本数据中的格式可能比较复杂，需要使用正则表达式来解析，下面将演示如何从一个包含复杂格式的txt文件中读取数据并保存到Excel文件中。示例文本如下所示：

Name: John, Age:28, Gender:M
Name: Jane, Age:32, Gender:F
Name: Martin, Age:24, Gender:M

下面是读取txt文件数据和保存到Excel文件的代码示例：

import re
import pandas as pd

# 读取txt文件数据到list中
data = []
with open('test.txt') as f:
    for line in f:
        m = re.match(r'Name: (\w+), Age:(\d+), Gender:(\w+)', line)
        if m:
            data.append({'Name': m.group(1), 'Age': int(m.group(2)), 'Gender': m.group(3)})

# 保存到Excel文件
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

解释：我们使用 Python 的 re 模块解析每一行数据，使用正则表达式匹配每个字段。如果匹配成功，我们将每一行数据存储到一个名为 data 的列表中。然后，我们将列表转换为 DataFrame，并使用 Pandas 的 to_excel 方法将数据保存到 Excel 文件中。最后结果如下。

Excel表格数据如下：

Name	Age	Gender
John	28	M
Jane	32	F
Martin	24	M

希望这个实例对你有所帮助，如果还有其他问题欢迎继续询问。