python怎么从文件中读取数字(python读文件数据)
python如何把txt中的数字提取出来放到list中，要求格式是int，而不是原始的str？
txt里面文件信息? 文件名? 1.txt
代码如下:
with open("1.txt","r") as f:
? t1 = f.readline()
? #t2 = f.readline()? #第二行 可以使用循环 或者读取全部
txt = t1.strip().replace(" ",",")? #去除前后多余空格,替换中间空格为逗号
text = eval(txt)? ?#可以直接转列表
lit = list(text)
print(text,lit, type(t1))
怎么用python直接读取txt文件中的数字
#?-*-?coding:utf-8?-*-
f=open('test.txt')
s?=?f.readline()
print(s)
while?s!='\n':
?????arr=s.split('?')
?????a1=arr[0]
?????a2=arr[1].replace('\n','')?#readline?读取文件的时候，默认加上“\n"
?????print(a1)
?????print(a2)
?????s=f.readline()
读取test.txt 赋值给变量a1,a2
python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据？
第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。
获取外部数据
python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
导入数据表
下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的
官方文档。
1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。
1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),
3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],
4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],
5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],
6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。
数据表检查
python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。
数据维度(行列)
Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。
1 #查看数据表的维度
2 df.shape
3 (6, 6)
数据表信息
使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。
1 #数据表信息
2 df.info()
4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’
5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
6 Data columns (total 6 columns):
7 id 6 non-null int64
8 date 6 non-null datetime64[ns]
9 city 6 non-null object
10 category 6 non-null object
11 age 6 non-null int64
12 price 4 non-null float64
13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)
14 memory usage: 368.0 bytes
查看数据格式
Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。
Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。
1#查看数据表各列格式
2df.dtypes
3
4id int64
5date datetime64[ns]
6city object
7category object
8age int64
9price float64
10dtype: object
11
12#查看单列格式
13df[‘B’].dtype
14
15dtype(‘int64’)
查看空值
Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。
Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。
df_isnull
1#检查特定列空值
2df[‘price’].isnull()
3
40 False
51 True
62 False
73 False
84 True
95 False
10Name: price, dtype: bool
查看唯一值
Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。
Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。
1 #查看 city 列中的唯一值
2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)
查看数据表数值
Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。
1#查看数据表的值
2df.values
3
4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,
5 1200.0],
6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],
7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,
8 2133.0],
9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,
10 5433.0],
11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,
12 nan],
13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,
14 4432.0]], dtype=object)
查看列名称
Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。
1 #查看列名称
2 df.columns
3
4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)
查看前 10 行数据
Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。
1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)
Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。
1#查看最后 3 行df.tail(3)
怎么用python提取一段文本中的数字？
import re
s = 'MA5:12.56 MA10:12.69 MA20:12.19'
print(re.findall(r'\d+\.\d+', s))
# ['12.56', '12.69', '12.19']
python将txt文件中的字符和数字单独提取
1、打开pycharm编辑器。
2、在文件中写上这个程序的注释。
3、新建一个变量test8。test8="my name is luo"。
4、利用replace函数将字符串中的my换成you，test8.replace('my','you')。
5、将结果打印出来。
6、在窗口中选择"run"-"run"。
7、运行这个程序，这时候语句就变成了you name is luo。
python怎么从excel中读取数据？
VLOOKUP是一个查找函数，给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。它的基本语法为：
VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确OR模糊查找)
下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用
例1：如下图所示，要求根据表二中的姓名，查找姓名所对应的年龄。
公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)
参数说明：
1 查找目标：就是你指定的查找的内容或单元格引用。本例中表二A列的姓名就是查找目标。我们要根据表二的“姓名”在表一中A列进行查找。
公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)
2 查找范围（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ）：指定了查找目标，如果没有说从哪里查找，EXCEL肯定会很为难。所以下一步我们就要指定从哪个范围中进行查找。VLOOKUP的这第二个参数可以从一个单元格区域中查找，也可以从一个常量数组或内存数组中查找。本例中要从表一中进行查找，那么范围我们要怎么指定呢？这里也是极易出错的地方。大家一定要注意，给定的第二个参数查找范围要符合以下条件才不会出错：
A 查找目标一定要在该区域的第一列。本例中查找表二的姓名，那么姓名所对应的表一的姓名列，那么表一的姓名列（列）一定要是查找区域的第一列。象本例中，给定的区域要从第二列开始，即$B$2:$D$8，而不能是$A$2:$D$8。因为查找的“姓名”不在$A$2:$D$8区域的第一列。
B 该区域中一定要包含要返回值所在的列，本例中要返回的值是年龄。年龄列（表一的D列）一定要包括在这个范围内，即：$B$2:$D$8，如果写成$B$2:$C$8就是错的。
3 返回值的列数（B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)）。这是VLOOKUP第3个参数。它是一个整数值。它怎么得来的呢。它是“返回值”在第二个参数给定的区域中的列数。本例中我们要返回的是“年龄”，它是第二个参数查找范围$B$2:$D$8的第3列。这里一定要注意，列数不是在工作表中的列数（不是第4列），而是在查找范围区域的第几列。如果本例中要是查找姓名所对应的性别，第3个参数的值应该设置为多少呢。答案是2。因为性别在$B$2:$D$8的第2列中。
4 精确OR模糊查找（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ），最后一个参数是决定函数精确和模糊查找的关键。精确即完全一样，模糊即包含的意思。第4个参数如果指定值是0或FALSE就表示精确查找，而值为1 或TRUE时则表示模糊。这里兰色提醒大家切记切记，在使用VLOOKUP时千万不要把这个参数给漏掉了，如果缺少这个参数默为值为模糊查找，我们就无法精确查找到结果了。
1、接下来，我们的任务是通过利用VLOOKUP函数来实现查找同学C的成绩。为此在单元格中输入“=VLOOKUP”，此时就会发现VLOOKUP包括三个参数和一个可选参数。
其中“lookup_value”是指要查找的值。
参数“table_array”是指搜索的区域，在此在除标题之后的整个数据区域。
第三个参数“col_index_num”是指整个函数返回单元格所在的列号。
2、最后以右括号结尾，并按回车键，就出现想要的结果啦。