Google ColabratoryでPythonを使っているのですが全然わかりません

Question

前提・実現したいこと

Google ColabratoryでPython等を用いて研究をしています。
その中でドライブ上に保存されているテキストファイルから以下のことを行おうとしています。

1.txtファイルを開く
=txtファイル例=
[Zahyou1.txt]
0 0 0 100 140 200 220 0 0 0 0
0 0 0 110 140 210 230 0 0 0 0
0 0 0 105 130 200 210 0 0 0 0

2.列を読み込む
3.文字列から「0」を消す
4.各列を("No,1","No,2","No,3",...)と付ける
5.列内の数値を座標として扱いたい
5)-1.列内の1番目の値を"xmin"とする
5)-2.列内の2番目の値を"ymin"とする
5)-3.列内の3番目の値を"xmax"とする
5)-4.列内の4番目の値を"ymax"とする
6.他txtファイルにも同様の処理をする。

以上のことをしたいのですがあまりにも知識が足りないため、調べても全然進みません。ヒントだけでも頂ければ非常に嬉しいです。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

with open('#path', 'r') as f:
  for line in f:
    for word in line.strip():
      print(word)

試したこと

調べ方が悪いのだとは思いますが、まず、テキストファイルを読み込み、列ごとに表示しようとしてのですが一文字づつ縦に並ぶような結果になってしまいます。上述のとおり知識不足も絡み一向に進みません。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

import io
import pandas as pd


data="""0 0 0 100 140 200 220 0 0 0 0
0 0 0 110 140 210 230 0 0 0 0
0 0 0 105 130 200 210 0 0 0 0
0 0 0 115 145 215 235 0 0 0 0"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data),sep=" ",header=None)
# df = pd.read_csv('Zahyou1.txt',sep=" ",header=None)

df.columns = [ f"No.{i + 1}" for i in df.columns]
df.index = ['xmin','ymin','xmax','ymax']
df
"""
	No.1	No.2	No.3	No.4	No.5	No.6	No.7	No.8	No.9	No.10	No.11
xmin	0	0	0	100	140	200	220	0	0	0	0
ymin	0	0	0	110	140	210	230	0	0	0	0
xmax	0	0	0	105	130	200	210	0	0	0	0
ymax	0	0	0	115	145	215	235	0	0	0	0
"""

df1 = df.T
df1[df1.any(axis=1)]
"""
	xmin	ymin	xmax	ymax
No.4	100	110	105	115
No.5	140	140	130	145
No.6	200	210	200	215
No.7	220	230	210	235
"""

pandasでやった方が楽そうですね。
データの読み込みのところは、コメントアウトしているところを使用してください。

Answer 2

line の中には文字通り 1 行分の文字列が入っています。これを for にかけるとどうなるかというと line に入ってる文字を 1 文字ずつループ処理してしまいます。ですから word には単語ではなく単なる文字が入っていることになります。

ですのでまずやることは何かというと「1 行分の文字列を単語に分割する」事が必要になります。Python にはそんな便利関数がちゃんと用意されています。
組み込み型 — Python 3.9.4 ドキュメント
これを使えば単語ごとに区切ることができるでしょう。

Answer 3

zipを使ってリスト内包表記で処理するのが良いかと思います。

with open('path', 'r') as f:
    data =[]
    for line in f:
        data.append(line.strip().split())
    

data_t = [x for x in zip(*data)]

print(data_t)

for dt in data_t:
    print(' '.join(dt))