python3将csv文件中的两列数据读取出来，并且按行写入txt文本之中

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本文介绍了一个简单的Python程序示例，该程序用于从CSV文件中读取地理坐标数据，并将其写入到一个文本文件中。具体操作包括：打开并读取CSV文件，获取文件行数，使用Pandas库读取特定列的数据，并将这些数据写入新的文本文件。

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import csv
import pandas as pd
a = open("taxi.csv", "r")
Hlength=len(a.readlines())
data_x= pd.read_csv(filepath_or_buffer = 'taxi1.csv', sep = ',')["lo"].values
data_y= pd.read_csv(filepath_or_buffer = 'taxi1.csv', sep = ',')["la"].values
f=open('jingweidu2.text', 'w')
for i in range(0,Hlength):
    print(data_x[i],data_y[i])
    f.write(str(data_x[i]))
    f.write(' ')
    f.write(str(data_y[i]))
    f.write('\n')
f.close()
在python中读取和写入CSV文件（你真的会吗？）
苏凉.py的博客
04-24 4万+
csv文件的读取
python实现——将文件夹下所有的csv文件提取其中几行写入txt（pcd）文件中
qq_42019701的博客
05-18 1219
这几天以直在入手学习PCL，但是因为激光雷达的原始点云时.pcap格式，需要转换成.pcd格式。这里我不再讲述pcap和pcd格式文件的知识点，请大家自行收集<是不是感觉有点坑>。本人结合python写了一个小小的脚本，不足之处还希望大神能够指点一二。 pcap转csv格式的原始数据 pcap时激光雷达将每一帧的点云数据保存在了一起。不同雷达品牌都有相应的点云查看工具，比如禾赛的就有Pandar的点云查看工具，可以将pcap文件导入，可导出生成每一帧csv文件，使用起来十分的方便。pcap的原始
python将csv文件转化成txt-指定列保存
qq_35098624的博客
05-29 8522
python将csv文件转化成txt-指定列保存 import pandas as pd import os #读取news_data.csv，保存到新建的news_data.txt中 data = pd.read_csv('news_data.csv', encoding='utf-8') with open('news_data.txt','a+', encoding='utf-8') as f: for line in data.values: #str(line[0])
利用python读取csv文件并将指定列转为txt
victoralways的博客
04-03 5482
正文 这个轮子已经造好后我尽力优化了一下交互性，大家随意使用。 代码如下 import pandas as pd csvpath = input('请输入csv文件的位置') txtpath = input('请输入txt的保存路径') txtname = input('请输入txt的名字') realcsvpath = csvpath.replace('/', '//') realtxtpath = txtpath.replace('/', '//')+'//'+txtname+'.txt' data =
Python 实现向CSV文件按列写数据
最新发布
cyh0301的博客
06-23 198
1.先按照原始横向（行）数据写入CSV，待操作完成后，将CSV文件内容进行转置《Python 文件操作》中，有设计该方案（本次略）缺点：因为需要先准备好写入的纵向数据，所以需要再获取全部数据后进行，一旦程序异常，可能导致数据全部丢失。首先说明，csv模块本身没有直接提供该接口，所以要实现向CSV纵向（列）写数据需要一些技巧。优点：可以实时写入原始横向数据，避免程序在中途异常时噪声的数据丢失。以上两种思路，各有优缺点，需要根据实际情况进行选择。2.先将原始横向数据，转成纵向数据，再写入CSV。
python从CSV文件中读出数据并存入txt文件中
Einperson的博客
04-07 1601
本案例中有读csv文件的功能，有写入txt文件的功能，同时也具有从csv文件读出并写入txt文件的功能。
python将csv数据转化为txt
weixin_43792309的博客
06-27 5410
近期有一项这样的需求，将约500w条的数据从数据库里提取出来给到别人，但遇到csv只能最多展示110w条数据的困难。 因此想到将数据保存为csv后转化位txt文档格式（没有行数限制）。 亲测有效。 import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') with open('test.txt','a+') as f: # 现在jupyter新建一个txt空文档 for line in data.values: f.write((s
使用python将csv文件中的某几列提取到另一个新csv文件中
2401_82400691的博客
03-09 1807
df.loc[:,['交易日期','stock_name','max_values']]1、使用pd.read.csv()导入csv文件。2、利用loc[]选取其中三个字段。
python读取csv文件的某一列数据_使用python读取CSV文件的每一列（最好借助pandas）...
weixin_39848998的博客
11-28 3151
给定.csv文件温度csv在L1x,,,,,,,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,读入如下：^{pr2}$输出：c0 c1 c2 c3 c4 c5 c6 c70 0 1 0 0 ...
Python将列表数据写入文件（txt, csv，excel）
09-19
总结，Python提供了多种方法将列表数据写入不同类型的数据文件，如txt、csv和excel。这些功能对于数据处理和分析任务非常有用，可以根据实际需求选择合适的方法。通过熟练掌握这些技巧，你可以更有效地管理和导出...
python中csv、json文件的写入和读取
01-20
txt文本文件读取： #txt文本文件读取 def txt_writter(): 写文件#函数说明文档 with open(&#39;data.txt&#39;,&#39;w&#39;,encoding=&#39;utf-8&#39;) as f: f.write(&#39;hi\n&#39;)#写一行 lines = [ &#39;hello\n&#39; &#39;welcome\n&#39; ] f.writelines...
Python将一个CSV文件里的数据追加到另一个CSV文件的方法
09-20
本篇文章将详细介绍如何使用Python将一个CSV文件中的数据追加到另一个CSV文件。 首先，我们需要导入`csv`模块。`csv`模块提供了一系列方法，如`reader`和`writer`，用于读取和写入CSV文件。要实现数据追加，我们...
python读取csv文件.txt
10-24
Python标准库中的csv模块提供了方便的工具来读取和写入CSV文件，使得处理这类数据变得非常简单。 在Python中读取CSV文件通常涉及到几个步骤。首先，需要使用csv模块，它提供了读取和写入CSV文件的功能。通过导入csv...
使用python获取csv文本的某行或某列数据
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07-30 1万+
csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格： 就可以存储为csv文件，文件内容是： No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95 假设上述csv文件保存为”A.csv”，如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一...
Python数据分析之Pandas读写外部数据文件
Datawhale
12-17 1927
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容阅读目录1 引言2 文本文件（txt、csv）2.1 读取数据2.2 写入数据3 excel文件3.1 读取数据3....
python中读取CSV（TXT）文件数据或将数据写入到CSV（TXT）文件中
j163you的博客
08-07 2503
python中读取CSV（TXT）文件数据或将数据写入到CSV（TXT）文件中 1.pandas方式 读取文件中的数据： 我们常用的方式就是通过调用pandas包来实现对文件的读取: import pandas as pd data = pd.read_csv('data.txt') print data read_csv函数有很多的参数，下面对一些重点参数进行介绍: filepath...
读取csv文件，逐行写入txt
Deeachain的博客
06-30 1059
import csv #加载csv包便于读取csv文件 x, y = [], [] csv_file = open('G:/竞赛/datafountain/O2O商铺食品安全相关评论发现/rnn_cnn/data/train.csv',encoding='utf-8') #打开csv文件 next(csv_file) csv_reader_lines = csv.reader(csv_file) #逐行读取csv文件 for one_line in csv_reader_lines:
Pandas读取csv文件某一列并保存到txt文件中
陈陈陈亚萌_的博客
04-01 5089
Pandas读取csv文件某一列并保存到txt文件中 按道理来说挺简单的，但是却查了好久，本来想利用pandas的api获取某一列的数据，然后写入到文件中，但是写入到文件后出现各种问题，要不程序报错，要不不分行。最后还是按照之前的那样，获取的之后一个个的添加到之前创建好的list中。 def save_csv_to_text(filename, csv_name, usecols): '...
【python学习】-提取多份csv文件特定的列整合到新的csv工作表中
袁家瑜的博客
04-21 7989
提取多份csv文件特定的列整合到新的csv工作表中 在科研生活中，我们可能在数据测试中得到很多份csv数据，这些数据只有两列，我们在后续数据处理中可能想把这些数据放在origin中绘图，其中所有数据的x轴(即第一列数据)都相同，我们想将y轴都整合在新的文件里，保存一列x轴数据，这样方便origin作图。因此，这里记录如何通过python代码快速实现整合。 该问题用代码进行处理的思路是这样： 首先需要知道这些文件所处的路径位置 接着逐次读取每份文件，并提取某列数据 建立空列表，将提取出来的数据写入新的工作
python代码实现每隔0.5S读取一次txt文件后50行数据，追加写入csv文件中
03-28
<think>好的，用户的问题是想用Python每隔0.5秒读取文本文件的最后50行，并把这些数据追加到CSV文件中。我需要一步步帮他解决这个问题。首先，得确定怎么读取txt文件的最后50行。这可能需要先打开文件，然后定位到末尾附近，再读取足够的行数。如果文件不大，直接读取全部再取最后50行可能更简单。但如果文件很大，这样处理效率不高。不过用户可能处理的文件大小不确定，所以得考虑两种情况。 然后，关于定时执行的问题。Python中有几种方法可以实现定时任务，比如使用time模块的sleep函数，或者sched模块。这里每0.5秒执行一次，用time.sleep(0.5)可能更简单。不过需要注意，循环中执行读取和处理的时间会不会超过0.5秒，如果超过的话，定时就不准了。但用户的需求是每0.5秒执行一次，可能允许一定的延迟，所以暂时用循环加sleep的方法。 接下来是将读取的数据追加到CSV文件中。需要用到csv模块的writer，以追加模式打开CSV文件。需要注意的是，每次追加时是否需要写入表头，但用户可能希望只在首次创建CSV文件时写入表头，之后只追加数据。所以可能需要先检查CSV文件是否存在，如果不存在则写入表头，存在的话就直接追加数据。 然后，整合这些步骤。主循环中每隔0.5秒执行一次读取最后50行，处理数据，然后追加到CSV。处理数据可能涉及到将每行数据作为CSV的一行，或者需要解析txt中的内容。用户的问题中没有说明txt文件的结构，所以可能需要假设每一行是一个记录，直接作为CSV的一行。或者可能需要分割成不同的列。但用户的问题描述中没有具体说明，所以可能需要按原样追加，或者用户可能需要自定义处理。这里可能需要进一步询问，但根据问题描述，用户可能希望将每行txt内容作为CSV的一列，或者作为单独的行。假设每行对应CSV的一行，每行可能包含多个字段，或者直接作为单个字段。不过根据示例中的引用，例如引用[2]中读取txt文件的内容，可能每行作为一个条目。所以可能需要将txt的每一行作为CSV的一行，可能每个字段需要分割，但用户的问题中没有说明，因此可能需要将整行作为CSV中的一个字段，或者分割成多个。这里可能需要用户进一步明确，但根据问题描述，可能只需要将每行原样追加到CSV中，每行作为一个单元格，或者每行按分隔符分割成多个单元格。但问题中的例子提到CSV文件，所以可能更合理的是将txt的每行分割成多个字段，但用户可能需要自己处理。例如，如果txt的每行是用逗号分隔的，那么可以直接用csv模块读取，但问题中用户想从txt读取最后50行，并追加到CSV，可能意味着txt的每行已经是CSV格式的数据，或者需要作为单独的行追加。这里可能需要更详细的处理步骤，但用户可能希望将每行作为CSV中的一行，每个字段可能根据txt中的结构来定。不过用户的问题可能更关注于如何定期读取并追加，而具体的解析可能由用户自己处理。因此，代码中可能需要将每一行txt内容作为CSV的一行，可能按某种分隔符分割，或者作为单独的一列。但根据用户给出的示例引用，例如引用[3]和引用[4]，处理CSV文件时可能需要使用csv.writer来写入行数据，所以可能需要将每行txt分割成列表形式，例如用split()方法分割，或者直接作为列表中的一个元素。例如，如果txt每行是逗号分隔的数据，那么可以split(&#39;,&#39;)得到一个列表，然后写入csv。但如果txt的行结构不明确，可能需要用户自定义处理函数。因此，在代码示例中可能需要添加注释，让用户根据实际情况处理分割方式。 接下来，关于如何高效读取最后50行。如果文件较大，直接读取全部行再取最后50行可能占用内存。但用户可能处理的文件可能不会太大，所以这种方法可能更简单。例如，使用readlines()得到所有行的列表，然后取[-50:]。但如果文件确实很大，这种方法效率低。另一种方法是逐行读取，但记录最后50行。或者从文件末尾开始读取，逐块读取，直到找到足够的行数。这可能比较复杂，但对于大文件更有效。不过用户的问题中没有提到文件大小，可能优先考虑简单的方法，即读取全部行，然后取最后50行。但需要注意，如果文件行数不足50行，应该处理这种情况，取所有存在的行。 然后，关于循环执行的问题。主循环中使用while True，然后每次循环中执行读取、处理、写入，然后sleep 0.5秒。需要确保每次循环的执行时间不超过0.5秒，否则定时会有延迟。如果处理时间较长，可能需要使用多线程或者异步处理，但用户的问题可能不需要这么复杂，所以暂时保持简单结构。 另外，需要考虑文件打开的模式，例如读取txt文件时使用&#39;r&#39;模式，写入CSV时使用&#39;a&#39;模式（追加）。并且要处理字符编码问题，例如在打开文件时指定正确的编码，如utf-8，这可能需要根据用户的具体文件来调整。 综合这些思考，可以构建一个代码框架： 1. 导入需要的模块：time, csv。 2. 定义读取最后n行的函数，这里n=50。 3. 主循环中，每隔0.5秒执行： a. 打开txt文件，读取最后50行。 b. 处理这些行（可能需要分割成字段）。 c. 追加到CSV文件中。 4. 处理CSV文件的表头，如果不存在则创建。 可能的代码结构： import time import csv def get_last_lines(filename, n=50): with open(filename, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f: lines = f.readlines() return lines[-n:] if len(lines) >= n else lines while True: last_50 = get_last_lines(&#39;input.txt&#39;) # 处理每一行，例如分割成列表 processed = [line.strip().split(&#39;,&#39;) for line in last_50] # 假设逗号分隔 with open(&#39;output.csv&#39;, &#39;a&#39;, newline=&#39;&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) for row in processed: writer.writerow(row) time.sleep(0.5) 但需要注意，如果txt的每一行已经是正确格式的CSV行，或者是否需要其他处理。此外，可能需要在首次运行时写入表头，但用户的问题中没有提到表头，所以可能需要跳过。或者用户可能需要自己添加。 另外，可能存在的问题是，每次读取的是当前文件的最后50行，但如果在两次读取之间文件被追加了新的内容，那么可能会出现重复读取的情况。例如，第一次读取时文件有100行，取50行（51-100），第二次文件有120行，取70-120行中的最后50行（即71-120）。这样，每次读取的都是最新的最后50行，这可能符合用户的需求。但如果用户希望每次读取自上次读取之后新增的行，可能需要记录读取的位置，比如使用文件指针的位置。但这会增加复杂度，用户的问题可能只需要每次读取当前文件的最后50行，不管之前是否已经处理过。因此，代码中的方法可能满足基本需求，但需要注意重复数据的问题。 此外，如果文件被其他程序频繁写入，可能需要以不同的方式打开，比如在读取时允许共享访问，或者在每次读取时重新打开文件，避免缓存问题。例如，每次调用get_last_lines时都重新打开文件，可以确保获取到最新的内容，这已经是在代码中实现的。 总结，代码的大致流程是正确的，但需要根据用户的具体需求调整数据处理部分，例如如何分割每行数据为CSV的列。同时，需要注意文件编码、异常处理（例如文件不存在时的处理），以及程序如何终止等问题。在示例代码中可以添加异常处理，或者让用户自行处理。</think>### 分步实现方法 #### 1. 需求分析 需要周期性（每0.5秒）读取文本文件的最后50行数据，并将结果追加到CSV文件中。 关键点：定时任务、文件末尾读取、CSV写入、避免重复写入。 --- #### 2. 代码实现 ```python import time import csv def get_last_n_lines(file_path, n=50): """读取文件的最后n行""" with open(file_path, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f: lines = f.readlines() return lines[-n:] if len(lines) >= n else lines # 取最后50行或全部行（不足50时） def append_to_csv(csv_path, data): """将数据追加到CSV文件""" with open(csv_path, &#39;a&#39;, newline=&#39;&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) for line in data: # 按需分割文本行内容（例如逗号分隔） row = line.strip().split(&#39;,&#39;) # 假设文本行是CSV格式 writer.writerow(row) if __name__ == "__main__": txt_file = "input.txt" csv_file = "output.csv" while True: last_50_lines = get_last_n_lines(txt_file) if last_50_lines: append_to_csv(csv_file, last_50_lines) time.sleep(0.5) # 每隔0.5秒执行一次 ``` --- #### 3. 关键解释 1. **文件末尾读取** - `get_last_n_lines` 函数通过 `readlines()` 读取全部内容后取最后50行，适用于中小型文件[^2]。 - 若文件持续增长，需确保每次读取时重新打开文件以获取最新内容。 2. **CSV追加写入** - 使用 `csv.writer` 的追加模式（`mode=&#39;a&#39;`），避免覆盖历史数据[^3]。 - 假设文本行以逗号分隔，可通过 `split(&#39;,&#39;)` 转换为列表格式；若格式复杂需自定义解析逻辑。 3. **定时任务** - 通过 `time.sleep(0.5)` 实现简单定时，适用于低精度场景。若需高精度定时，可改用 `threading.Timer` 或第三方库（如 `schedule`）。 --- #### 4. 优化建议 - **避免重复写入** 记录已处理的行号或时间戳，确保只追加新数据[^4]。 - **大文件优化** 使用反向逐块读取（从文件末尾逐步向前读取）提升性能[^1]。 - **异常处理** 添加 `try-except` 块处理文件不存在或权限问题。 ---
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