pandas数据处理，txt提取对应数据转xlsx

新手学了几天，但忽然要处理这些数据，百度学了好多，但还是一直报错，索性来csdn求大佬帮助

原始数据：txt，一共5列，第一列是id（范围：28000-28500），第二列是年月日（一整年），第三列是日对应的时间（10分钟更新一次，一天有144个数据），第四列没用，第五列是id对应的数据。

处理完成的数据样子：xlsx文件，txt第三列对应横向的xlsx的1到144，纵列是20个id（按每个月的第一天排序下去），只需要第一个月的随机20个id的数据

处理完成的数据如下（示例）：

原数据文件：https://share.weiyun.com/OFOmCzu5

链接: https://pan.baidu.com/s/1vzGAjHZ65iuxDkpJjm0w4A 提取码: 4ay1 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

pandas读取txt文件的数据，根据id随机选择20个，将10分钟更新一次的数据按列排列，然后存为Excel，是这个意思吗？在处理过程中遇到了什么问题呢？

txt提取对应数据转xlsx，你没有说包什么错误呢？预期应该是什么样子呢？

excel表格内容输出如下，程序是用Python写的，看看输出的格式与你期望的是否相符。

链接：https://pan.baidu.com/s/1Yj4nRNkHhEqVJriDI9gYdQ 
提取码：1234 
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下面给出一段不完整的、数据经过预处理后的代码，如果刚刚的excel是你需要的效果，可以继续私信找我要一下另一半代码。

import os
import numpy as np
import pandas as pd
dflist = []
for i in range(1, 32):
	date = '2018-01-' + str(i).zfill(2) 
	filename = date + '.txt'
	df = pd.read_csv(filename, header=None)
	df[1] = df[1].apply(lambda x: x.split(' ')[1])
	df = df.groupby(0)
	idx = 0
	xxList = []
	rows = []
	for xx, yy in df:
		xxList.append(xx)
		yy = yy.T
		rows.append(np.array(yy.iloc[3,:]))
		idx += 1
		if idx == 20:
			break
	ddf = pd.DataFrame(rows)
	ddf['id'] = xxList
	ddf['date'] = date
	ddf = ddf.T
	ddf = ddf.reindex(['date', 'id']+list(range(144)))
	ddf = ddf.T
	print(ddf)
	dflist.append(ddf)

df = pd.concat(dflist)
print(df)
df.to_excel('out.xlsx', index=None)

试试这样 1.读取txt， 2.在df中对日期进行分列处理，生成日期和时间两列 3.将日期列转日期格式 4.选取每个月第一天数据 5.数据透视 6.按日期分组每组选20条记录

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你可以方便给文件发出来吗？ 发出文件之后 可以写一个对应的程序给你。

你这个data.txt太大了，建议截取几天，我可以写了例子给你，或者你了解一下pandas的pivot方法

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