Python将txt数据写⼊excel【分列】⽬录
⽬的
txt数据显⽰中，第⼀⾏是属性，之后的每⼀⾏对应的是数据。
但是要导⼊数据库时，⽆法按属性列识别，所以必须格式化为Excel或csv的格式。
格式化后的Excel⽂件仍⽤⽤txt⽂件名命名，⽅便区分
单⽂件格式转换
#原始数据
pathDir = 'D:\workspace\A⼯作\BitErrorRate\data\data.TXT'
filename=pathDir.split('\\')[-1].split('.')[0]
#要写⼊的⽂件
out_filename='误码率'+RandomName.RandomName()+'.xlsx'
outfile_path=SETUP_DIR+r'/xlsx/'+ out_filename
def dataFormat_single():
source_dir = pathDir
target_dir = outfile_path
print(filename)
new_colums = "look\r\n"
start_time = w().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("开始时间：",start_time)
# ⽂件开头增加新的⼀列内容作为列名（原列名太长/不可⽤）
f = open(source_dir, 'r')
# 读取⽂件内容
content = f.read()
f_new = open('b.txt', 'w')
# 开头写⼊内容并换⾏
f_new.write(new_colums)
# 写⼊原⽂件内容
f_new.write(content)
f_list=list(adlines()))  #先把内容readlines()为列表，然后⽤set集合去重后再转化为列表，赋值于变量f_list
for i in f_list:  #for循环列表f_list，判断是否有“\n”字符，如果有，将元素‘\n’移除
if i=='\n':
ve(i)
f_list=' '.join(f_list.split())
f_new.writelines(f_list) #将列表f_list的内容(此时列表已去除换⾏空⽩⾏)，通过writelines的⽅式写⼊新⽂件,
f.close()
f_new.close()
data = pd.read_csv(source_dir,"rb",engine='python') #读⼊数据出现乱码可添加engine='python'
# 字符串切分后结果分列展⽰
#需要分列的列名
df = pd.DataFrame(data, columns=["look"])
# 分列的字符，split默认输出list，设置expand=True结果会分列展⽰
#df=df["look"].str.split(',', expand=True)
#df=df["look"].str.split(',', expand=True)
#print(df)
# 截取字符串
#dataframe数据截取字符串
df["Eth"]=df.apply(lambda row:row.str[:20],axis=1)
print(df["Eth"])
#df["Eth"]=df.apply(lambda row:row['look'].split(' ')[0],axis=1)    #print(df["Eth"])
#str数据截取字符串
df["Errors"]=df.apply(lambda row:row['look'][-19:],axis=1)
print(df["Errors"])
df["inErrors"]=df.apply(lambda row:row['Errors'][0:8],axis=1)    print(df["inErrors"])
df["outErrors"]=df.apply(lambda row:row['Errors'][-9:],axis=1)    print(df["outErrors"])
# 处理时间
end_time = w().strftime('%Y-%m-%d')
df["时间"]=end_time
df["设备"]=filename
print(df)
#列表df存储⾄excel
df[['设备','Eth','inErrors','outErrors','时间']].to_excel(target_dir)
if __name__ == "__main__":
dataFormat_single()
批量⽂件格式转换
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime
#相对路径
import frozen_dir
#时间后缀
import RandomName
#提⽰弹窗
from MessageInfo import message_showinfo
SETUP_DIR = os.path.dirname(frozen_dir.app_path())
'''批量⽂件格式装换'''
def readAllFiles(filePath):
fileList = os.listdir(filePath)
for file in fileList:
path = os.path.join(filePath, file)
if os.path.isfile(path):
file = open(path, 'r', encoding='gbk')
print(path)
# 流程记录信息
if path.find("M") != -1:
#<class '_io.TextIOWrapper'>类型⽤.来引⽤其中的参数                print(file.name)
pathDir=str(file.name)
filename=pathDir.split('\\')[-1].split('（')[0]
file.close()
dataFormat(pathDir,filename)
else:
readAllFiles(path)
def dataFormat(pathDir,filename):
source_dir = pathDir
print(source_dir)
outfile_path=SETUP_DIR+r'/xlsx/'+filename+'.xlsx'
outfile_path=SETUP_DIR+r'/xlsx/'+filename+'.xlsx'
target_dir = outfile_path
python怎么读取excel文件数据
print(filename)
new_colums = "look\r\n"
start_time = w().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("开始时间：",start_time)
#⽂件开头增加新的⼀列内容作为列名（原列名太长/不可⽤）
f = open(source_dir, 'r')
# 读取⽂件内容
content = f.read()
f_new = open(SETUP_DIR+'\\b.txt', 'w')
# 开头写⼊内容并换⾏
f_new.write(new_colums)
# 写⼊原⽂件内容
f_new.write(content)
f_list=list(adlines()))  #先把内容readlines()为列表，然后⽤set集合去重后再转化为列表，赋值于变量f_list    for i in f_list:  #for循环列表f_list，判断是否有“\n”字符，如果有，将元素‘\n’移除
if i=='\n':
ve(i)
f_list=' '.join(f_list.split())
f_new.writelines(f_list) #将列表f_list的内容(此时列表已去除换⾏空⽩⾏)，通过writelines的⽅式写⼊新⽂件,          f.close()
f_new.close()
data = pd.read_csv(source_dir,"rb",engine='python') #读⼊数据出现乱码可添加engine='python'
#字符串切分后结果分列展⽰
#需要分列的列名
df = pd.DataFrame(data, columns=["look"])
# 分列的字符，split默认输出list，设置expand=True结果会分列展⽰
#df=df["look"].str.split(',', expand=True)
#print(df)
#截取字符串
#dataframe数据截取字符串
df["Eth"]=df.apply(lambda row:row.str[:20],axis=1)
print(df["Eth"])
#df["Eth"]=df.apply(lambda row:row['look'].split(' ')[0],axis=1)
#print(df["Eth"])
#str数据截取字符串
df["Errors"]=df.apply(lambda row:row['look'][-19:],axis=1)
print(df["Errors"])
df["inErrors"]=df.apply(lambda row:row['Errors'][0:8],axis=1)
print(df["inErrors"])
df["outErrors"]=df.apply(lambda row:row['Errors'][-9:],axis=1)
print(df["outErrors"])
#处理时间
end_time = w().strftime('%Y-%m-%d')
df["时间"]=end_time
df["设备"]=filename
print(df)
#列表df存储⾄excel
print(df[['设备','Eth','inErrors','outErrors','时间']])
print(target_dir)
df[['设备','Eth','inErrors','outErrors','时间']].to_excel(target_dir)
message_showinfo()
if __name__ == "__main__":
file_path=SETUP_DIR+r'\data'    readAllFiles(file_path)

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