Python将txt数据写入excel【分列】

目的

单文件格式转换

批量文件格式转换

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_filenamedef dataFormat_single():source_dir = pathDirtarget_dir = outfile_pathprint(filename)new_colums = "look\r\n"start_time = datetime.now().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(set(f.readlines()))  #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_listfor 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':f_list.remove(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()os.remove(source_dir)  # 移除老文件os.replace('b.txt', source_dir) # 新文件命名为老文件名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 = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')df["时间"]=end_timedf["设备"]=filenameprint(df)#列表df存储至exceldf[['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_showinfoSETUP_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 = pathDirprint(source_dir)outfile_path=SETUP_DIR+r'/xlsx/'+filename+'.xlsx'target_dir = outfile_pathprint(filename)new_colums = "look\r\n"start_time = datetime.now().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(set(f.readlines()))  #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_listfor 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':f_list.remove(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()os.remove(source_dir)  # 移除老文件(这里删除是为了下一步的重命名可运行)os.rename(SETUP_DIR+'\\b.txt', source_dir) # 新文件命名为老文件名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 = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')df["时间"]=end_timedf["设备"]=filenameprint(df)#列表df存储至excelprint(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)

Python将txt数据写入excel【分列】相关推荐

Python将txt数据写入excel
按属性匹配想要的数据每个txt文件在Excel中为一行 # -*- coding: utf-8 -*- import os import openpyxl from openpyxl import ...
Python读取数据库数据写入Excel
Python读取数据库数据写入Excel 本文示例: 读取数据库数据创建Excel文件,并创建指定名称的sheet页将数据库数据写入创建的sheet页中保存文件示例代码: # -*- codi ...
python提取txt数据到excel
中如果你想把txt文件中的数据导入到excel中,可以使用python的pandas库.首先,你需要安装pandas,然后用以下代码读取txt文件: import pandas as pddata ...
python实现将数据写入Excel文件中
将数据写入Excel文件中,用python实现起来非常的简单,下面一步步地教大家. 一.导入excel表格文件处理函数 import xlwt 注意,这里的xlwt是python的第三方模块,需要下载 ...
python如何把数据写入excel表格中指定列
Python可以使用openpyxl库来将数据写入Excel表格中指定的列.如果要将数据写入指定的列中,可以使用如下代码:worksheet.write(row_index, column_index ...
Python 读pdf数据写入Excel表中
活动地址:CSDN21天学习挑战赛目录一.Python操作PDF的库有很多二.pdflumber作为案例讲解使用 2.安装配置 2.加载PDF 3.读取pdf文档信息 1)读取pdf文档 ...
python 写入excel数据xlwt_用python包xlwt将数据写入Excel中
一般用两种格式的数据写入,不多说放上demo. 1.列表形式写入 import xlwt def data_write(file_path, datas): f = xlwt.Workbook() s ...
python 数据处理----读取txt 一列数据写入excel 文件
将txt数据从某一行开始写入excel文件中(例子为从Appthroughput写至excel_result1.xlsx中) import sys import random import time ...
Python将MySQL表数据写入excel
背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql ...

Python将txt数据写入excel【分列】

目的

单文件格式转换

批量文件格式转换

Python将txt数据写入excel【分列】相关推荐

最新文章

热门文章