python批量读取txt文件为DataFrame的方法_Python

我们有时候会批量处理同一个文件夹下的文件，并且希望读取到一个文件里面便于我们计算操作。比方我有下图一系列的txt文件，我该如何把它们写入一个txt文件中并且读取为dataframe格式呢？

python批量读取txt文件为DataFrame的方法

首先我们要用到glob模块，这个python内置的模块可以说是非常的好用。

1	`glob.glob('*.txt')`

得到如下结果：

python批量读取txt文件为DataFrame的方法

all.txt是我最后得到的结果文件。可以见返回的是一个包含txt文件名称的列表，当然如果你的文件夹下面只有txt文件，那么你用os.listdir()可以得到一个一样的列表

然后读取的时候只要注意txt文件的编码格式（可以用notepad++打开记事本查看）和间隔符的形式就好了，完整的代码如下：

									import os

									import pandas

									import codecs

									import glob

									import pandas as pd

									os.getcwd()

									os.chdir('d:\aaaasxq\python study\data preprocessing')

									def txtcombine()：

									 files = glob.glob('*.txt')

									 all = codecs.open('all.txt','a')

									 for filename in flist: 

									 print(filename) 

									 fopen=codecs.open(filename,'r',encoding='utf-8') 

									 lines=[] 

									 lines=fopen.readlines() 

									 fopen.close() 

									 i=0

									 for line in lines: 

									  for x in line: 

									  all.write(x)

									 #读取为dataframe格式

									 all1 = pd.read_csv('all.txt',sep=' ',encoding='gb2312')

									 #保存为csv格式

									 all1.to_csv('all.csv',encoding='gb2312')

									if __name__ == '__main__': 

									 txtcombine()

以上这篇python批量读取txt文件为dataframe的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37324740/article/details/78040749

python批量读取txt文件为DataFrame的方法

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