Python实现将txt文件转换为csv文件

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原数据是一个txt的文本文件 : 

 由于后续处理的需要 , 需要将这个弄成表格导入数据库,那么借助python先将这个txt文件转换为.csv文件 : 

这里借助pandas库 : 

代码如下 : 

# happy coding
# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
@project:python-learn
@auth:y1441206
@file:txt转csv.py
@date:2024-07-01 22:28
'''
import pandas as pd

# 使用pandas读取txt文件
df = pd.read_csv('wb_blob.txt', delimiter=',')

# 将数据写入csv文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

文件的路径信息需要修改为自己的路径 : 

结果 : 

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>好的,用户想知道如何用Pythontxt文件转换csv文件。我需要根据提供的引用资料来整理答案。首先,引用中有多个方法,比如使用pandas的read_csv和to_csv,或者用csv模块处理批量文件。 用户可能对不同的情况有不同的需求,比如单个文件还是批量处理,数据分隔符是什么。我需要分步骤说明,确保结构清晰。先介绍pandas的简单方法,适合大部分情况,然后处理自定义分隔符的情况,再讲批量换,最后提到处理大文件的注意事项。 要注意引用对应的资料,比如引用1、2、4提到pandas的方法,而引用3是关于批量处理,引用5虽然讲的是xlscsv,但可能不相关,所以可能不需要提及。要确保代码示例正确,比如使用正确的函数和参数,比如delimiter和分隔符的设置。 另外,用户可能关心是否需要处理表头或者索引,所以在代码中要说明index=False。同时,要提醒用户根据实际数据调整delimiter参数,比如逗号或空格。批量处理部分需要遍历文件夹,检查文件后缀,然后逐个处理,这部分引用3提供了相关代码。 最后,添加相关问题,帮助用户进一步了解,比如性能优化或处理不同格式。要确保回答符合用户的要求,结构清晰,步骤明确,代码正确,并且自然添加引用标记。</think>### 如何用Pythontxt文件转换csv文件? 以下是基于不同场景的Python实现方法,均使用标准库或常用第三方库: --- #### **方法1:使用Pandas快速换(推荐)** **适用场景**:单个文件转换,数据格式规整(例如用逗号、制表符分隔) ```python import pandas as pd # 读取txt文件(注意设置分隔符参数) df = pd.read_csv('input.txt', delimiter=' ') # delimiter根据实际情况改为','或'\t' # 保存为csv文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # index=False避免生成额外索引列 ``` **核心参数说明**: - `delimiter`:指定txt文件的分隔符,如空格`' '`、逗号`','`、制表符`'\t'` - `header`:若txt无表头则设置`header=None` - `encoding`:处理中文时建议设置`encoding='utf-8'` **优点**:代码简洁(仅需3行),适合处理GB级大文件(内存足够时)[^4] --- #### **方法2:处理自定义分隔符** **适用场景**:需要清洗数据或处理不规则分隔符 ```python import csv with open('data.txt', 'r') as txt_file: # 按行读取并清洗数据 lines = [line.strip().split('|') for line in txt_file] # 用实际分隔符替换'|' with open('output.csv', 'w', newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerows(lines) ``` --- #### **方法3:批量文件夹内所有txt** **适用场景**:需要处理多个txt文件合并或单独保存 ```python import os import pandas as pd input_folder = 'txt_files/' output_folder = 'csv_files/' for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.txt'): # 读取单个txt文件 filepath = os.path.join(input_folder, filename) df = pd.read_csv(filepath, delimiter='\t') # 生成对应csv文件csv_name = filename.replace('.txt', '.csv') df.to_csv(os.path.join(output_folder, csv_name), index=False) ``` --- #### **注意事项** 1. **编码问题**:遇到乱码时可尝试`encoding='gbk'`或`encoding='iso-8859-1'` 2. **大文件处理**:对于超大文件(>10GB),建议分块读取: ```python chunksize = 10**6 # 每次读取1百万行 for chunk in pd.read_csv('big.txt', delimiter=',', chunksize=chunksize): chunk.to_csv('big.csv', mode='a', header=False) ``` 3. **数据校验**:换后建议用`pd.read_csv('output.csv').head()`验证数据完整性 ---
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