将逗号分隔文本导入Pandas，拆分列后保存为Excel文件

操作步骤 #

• 先把你提供的原始数据保存成文本文件（比如命名为raw_data.txt），每行保持原样即可。
• 运行以下Python代码完成数据读取、格式清理，最终导出为Excel文件：

import pandas as pd

# 读取数据：skipinitialspace忽略逗号后的空格，header=None表示数据无表头
df = pd.read_csv('raw_data.txt', skipinitialspace=True, header=None)

# 删除首尾的空列（原始数据每行开头和结尾的逗号会生成空列）
df = df.dropna(axis=1, how='all')

# 给列设置自定义名称（可根据数据含义修改）
df.columns = ['序号ID', '数值列1', '数值列2', '数值列3', '数值列4', '数值列5', '数值列6']

# 导出为Excel文件，index=False不保留行索引
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

代码说明 #

• read_csv：用CSV解析逻辑处理文本文件，自动拆分逗号分隔的内容；skipinitialspace避免逗号后的空格干扰数据识别，header=None告知Pandas数据没有表头行。
• dropna(axis=1, how='all')：批量删除全为空值的列，解决原始数据首尾逗号产生的无效列问题。
• 自定义列名：可根据实际业务含义替换成更贴合的名称，不需要的话可以跳过这一步。
• to_excel：导出为xlsx格式，engine='openpyxl'是Pandas导出xlsx所需的依赖，提前用pip install openpyxl安装即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mehmet Ali Tilgen