案例分享：ChatGPT写python脚本，轻松文本处理

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在工作中，需要对数据进行筛选、分割和整理，当你接受到一个长长的txt文件需要你统计时，你是否有那么一点点崩溃？这个时候，你就需要使用脚本程序来作一些预处理，其中python是比较常用，也强大的脚本语言。

代码基础差，或者代码丢了好久年了，手生了。接下来就要通过搜索引擎，获取python的一些基础函数，然后再编码、调试。这一统操作下来，花时间不说，而且并不一定能解决你的问题。这里面投入的时间成本，也许大于手动的处理。

但，时代变了。ChatGPT就能帮你生成，你只需要检查一下、运行、搞定。就我几次ChatGPT生成代码使用经历来说，非常精准，根本不需要改一句代码。

平台环境

PC：macOS Monterey 12
Python Version：3.8.13
IDE：Pycharm 2019.3.3

需求

我需要对一个txt文件的每一行，按特定字符，做一些分割处理，然后再生成excel。

一行示例：apple_1673533184499-30.wav 20

其中，apple分隔出来用空格，-后面的30分隔出来作为一行，最后生成一个有4列的excel表格

Prompt

帮我写一个Python程序，进行文本处理。有如下要求：

ChatGPT回复

以下是一个简单的Python程序，可以满足您的需求。在运行之前，您需要确保已经安装了pandas库和openpyxl库。

        import pandas as pd# 读取文本文件，按行读取，并进行处理
with open('input.txt', 'r') as f:lines = f.readlines()lines = [line.replace('_', ' ', 1).replace('-', ' ').replace('.wav', '') for line in lines]# 将处理后的文本写入到Excel文件中
df = pd.DataFrame([line.split() for line in lines])
df.to_excel('output.xlsx', index=False, header=False)

在上述代码中，我们首先打开输入文件并按行读取，然后使用replace()方法替换每一行中的'_'和'-'，以及'.wav'字符串。接下来，我们使用pandas库将处理后的文本写入到Excel文件中。我们使用DataFrame创建一个数据框，其中每一行都是处理后的文本行，并使用split()方法将每行拆分为单独的单词。最后，我们使用to_excel()方法将数据框写入到Excel文件中。在这个方法中，我们将index和header参数都设置为False，以避免在输出的Excel文件中显示行索引和列标题。

除了代码生成之外，还给出了代码解释