python将excel文件转换为txt文件

### Python将Excel文件转换为TXT文件的知识点 #### 一、程序概述 本文档介绍了一个使用Python编写的简单程序,其功能是将Excel文件转换为TXT文件格式。此过程涉及两个主要步骤:首先读取Excel文件并将其内容写入一个临时TXT文件;然后对这个临时文件进行处理,移除每行开头的数字和空白字符,并去除重复的记录,最终生成一个干净的TXT文件。 #### 二、程序结构与实现方法 ##### 1. 导入库 程序使用了`pandas`库来读取Excel文件,并使用`codecs`库来处理UTF-8编码的TXT文件。此外,还使用了`re`模块来进行正则表达式的匹配和替换操作。 ```python import pandas as pd import re import codecs ``` ##### 2. 定义函数 程序定义了两个函数:`exceltotxt` 和 `del_linehead_number_speace`。 - **`exceltotxt`** 函数负责将Excel文件转换为临时TXT文件。 - **`del_linehead_number_speace`** 函数用于处理临时TXT文件,去除每行开头的数字和空白字符,并去除重复行。 ```python def exceltotxt(excel_dir, txt_dir): with codecs.open(txt_dir, 'w', 'utf-8') as f: neg = pd.read_excel(excel_dir, header=None, index=None) f.write(neg.to_string()) def del_linehead_number_speace(orig_txt_dir, saveas_txt_dir): with open(orig_txt_dir, 'r+', encoding='utf-8') as f, open(saveas_txt_dir, 'w+', encoding='utf-8') as fw: lines = f.readlines() texts = [re.sub(r'(\d)+(\s)+', '', line) for line in lines] texts = list(set(texts)) fw.writelines(texts) ``` ##### 3. 执行转换 程序最后通过调用这两个函数完成整个转换过程: ```python exceltotxt('./data/neg.xls', './data/neg_temp.txt') del_linehead_number_speace('./data/neg_temp.txt', './data/neg.txt') ``` #### 三、关键知识点详解 ##### 1. 使用Pandas读取Excel文件 `pandas`是一个强大的数据分析库,它提供了一种简单高效的方式来读取和处理Excel文件。在本例中,使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件,参数`header=None`表示不使用Excel的第一行作为列名,`index=None`表示不使用任何列为索引。 ```python neg = pd.read_excel(excel_dir, header=None, index=None) ``` ##### 2. 将DataFrame转换为字符串 读取Excel文件后,使用`to_string()`方法将`DataFrame`对象转换为字符串,并写入到TXT文件中。 ```python f.write(neg.to_string()) ``` ##### 3. 正则表达式处理 在处理临时TXT文件时,使用正则表达式来去除每行开头的数字和空白字符。这里使用的正则表达式为`r'(\d)+(\s)+'`,其中: - `\d` 匹配任何数字。 - `+` 表示前面的字符可以出现一次或多次。 - `\s` 匹配任何空白字符(如空格)。 ```python texts = [re.sub(r'(\d)+(\s)+', '', line) for line in lines] ``` ##### 4. 去除重复行 为了去除重复的记录,可以使用Python的`set`数据类型,它自动去除了重复项。然而需要注意的是,`set`会改变原有的顺序,因此如果需要保持原始顺序,可以考虑其他方法,例如使用列表推导式结合一个已检查过的集合。 ```python texts = list(set(texts)) ``` #### 四、总结 本文介绍了一个简单的Python脚本,用于将Excel文件转换为TXT文件,并且处理了去除行首数字和空白字符以及去除重复行等问题。通过使用`pandas`和`re`库,使得整个转换过程变得非常简便。这对于需要批量处理Excel数据并将其格式化为简单文本的应用场景非常有用。


















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