如何从txt文档中提取特定的信息并保存到Excel中

Question

因为科研工作需要现在有类似下图的数据100多个，保存为txt格式，其中XY1234代表一个样品数据ID，不同数据之间用空行隔开，我想提取每个数据的样品号（即ID），样品描述（Northern Hemisphere terrestrial sample）， Radiocarbon Age，Calibration data set，以及Two Sigma Ranges后面的数据，并且保存在excel文档中。我仿照论坛上的一个代码修改如下，但是并不能实现我的目标。本人python刚入门，希望有朋友可以详细地解答一下。感激不尽！

import pandas as pd

url = r'C:\Users\chenh\PycharmProjects\pythonProject2\c14res.txt' 

with open(url, 'r',encoding='utf8') as f:    #打开txt文本
    datas = f.read()      
    li = []                  #创建一个数组
    k = 0
    data = datas.split('\n')     #使用空行进行划分
    for item in datas.split('\n'):
        if len(item) == 6:
            li.append(k)
    k = k + 1           # 用来将txt文件分块
    j = 0
    mydata = pd.DataFrame()
    for i in range(len(li)):
        j += 1               # j=j+1
        if i == len(li) - 1:
            chunk = data[li[i]:]
        else:
            chunk = data[li[i]:li[i + 1]]
            print(len(chunk))
        IDs = []  # IDs
        Sample = []  # Sample description
        Age = []  # Radiocarbon Age
        Curve = []  # Calibration data set
        CalAge = []Two Sigma Ranges
       
  for m in range(0, len(chunk)):
          IDs.append(chunk[m].split(',')[0])
          Sample.append(chunk[m].split(',')[1])
          Age.append(chunk[m].split(',')[2])
          CalAge1.append(chunk[m].split(',')[10])
          CalAge2.append(chunk[m].split(',')[11])
          pd_data = pd.DataFrame({
            'IDs': IDs,
            'Sample': Sample,
            'Age': Age,
            'CalAge1': CalAge1,
            ' CalAge2':  CalAge2,
            })
mydata = pd.concat((mydata, pd_data))
    mydata.to_excel('mydata.xlsx', index=None)

Answer 1

你好，我真的是想表达一句，如果条件允许，尽量的采用付费咨询，时间充足可以是付费专栏，或者购买一些课件去学习。这样比你直接打代码让别人给你看问题效率高，何况你这是科研工作相关，门槛相对就高一些。至少有悬赏都比没有的答案平均质量要高。