怎么用Python对txt文件进行筛选并提取出想要的数据

怎么用Python对txt文件进行筛选并提取出想要的数据？

筛选的前提是txt文件是结构化、规整的，如果完全是杂乱无章的，这个实现起来就很复杂了，这里以提取规整的txt文件的行和列为例，简单介绍一下实现过程（主要有3种方法），实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

这里为了更好地说明问题，我新建了一个test.txt文件，4行4列，每行数据以,分隔开，主要内容如下：

方法一：使用numpy（安装pip install numpy）包自带的loadtxt函数，这个函数会自动对txt文件处理，将所有的行列数据读入到一个array数组中，方便以后处理：

1.读取特定的行：

程序运行结果如下：

2.读取特定的列：

程序运行截图如下：

方法二：使用pandas（安装pip install pandas）包自带的read_table函数，这个函数与loadtxt类似，会自动对txt文件进行处理，返回一个DataFrame类型，方便后期处理：

1.读取特定行：

程序运行截图：

2.读取特定列：

程序运行截图：

方法三：最原始的方法，open函数来实现，这个基本原理及代码都很简单，核心就是切分字符串，如下：

1.读取特定行：

程序运行截图如下：

2.读取特定列：

程序运行截图：

至此，我们就完成了利用python来对txt文件进行筛选，提取出特定的列和行。总的来说，这3种方法实现起来都挺简单的，尤其是前2种方法，最后的open函数虽然代码相对来说，比较多，但基本原理很简单，熟悉一下代码，很快就能掌握，网上也有相关资料可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

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