#-*-encoding:utf-8-*-import os, sys, time, datetime, globfo1 = open("C:/Users/Administrator/Desktop/areainfo.txt", "w")fo2 = open("C:/Users/Administrator/Desktop/personinfo.txt", "w")for root, dirs, files, in os.walk("E:/test", topdown=False):    for name in files:        file_name = os.path.join(root,name)        if os.path.splitext(file_name)[1] == '.txt':            print(file_name)            with open(file_name) as a_file:                for data in a_file.readlines():                    str2=[]                    str4=[]                    for i in [0, 1, 2, 3, 7]:                        str2.append(data.split('||~||')[i])                    fo1.write("||~||".join(str2)+"/n")                    for i in [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]:                        str4.append(data.split('||~||')[i])                    fo2.write("||~||".join(str4)+"/n")fo1.close()fo2.close()

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Mar 30 18:05:35 2020@author: fengzi"""import osimport pandas as pdfrom datetime import datetime def main():    source_dir = 'E:/服管部/满意度调研/满意度影响因子分析/3.18/BI提单数据/BI2020031700005分开/分列测试/集团成员.txt'    target_dir = 'E:/服管部/满意度调研/满意度影响因子分析/3.18/BI提单数据/BI2020031700005分开/分列测试/集团成员.xlsx'    new_colums = "look/r/n"        start_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')    print("开始时间：",start_time)        #文件开头增加新的一列内容作为列名（原列名太长/不可用）    f = open(source_dir, 'r')    content = f.read()  # 读取文件内容    f_new = open('b.txt', 'w')    f_new.write(new_colums)  # 开头写入内容并换行    f_new.write(content)    # 写入原文件内容    f_list=list(set(f.readlines()))  #先把内容readlines()为列表，然后用set集合去重后再转化为列表，赋值于变量f_list    for i in f_list:   #for循环列表f_list,判断是否有“/n”字符，如果有，将元素‘/n'移除        if i=='/n':           f_list.remove(i)    f_new.writelines(f_list) #将列表f_list的内容(此时列表已去除换行空白行)，通过writelines的方式写入新文件,          f.close()    f_new.close()    os.remove(source_dir)  # 移除老文件    os.rename('b.txt', source_dir) # 新文件命名为老文件名    data = pd.read_csv(source_dir,"rb",engine='python') #读入数据出现乱码可添加engine='python'        #字符串切分后结果分列展示    df = pd.DataFrame(data, columns=["look"]) #需要分列的列名    df=df["look"].str.split('&', expand=True)  # 分列的字符，split默认输出list,设置expand=True结果会分列展示      #print(df)    df.to_excel(target_dir) #列表df存储至excel        end_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')    print("完成时间",end_time)    if __name__ == "__main__":    main()