我們有時候會批量處理同一個文件夾下的文件，并且希望讀取到一個文件里面便于我們計算操作。比方我有下圖一系列的txt文件，我該如何把它們寫入一個txt文件中并且讀取為DataFrame格式呢？

首先我們要用到glob模塊，這個python內置的模塊可以說是非常的好用。

glob.glob('*.txt')

得到如下結果：

all.txt是我最后得到的結果文件?？梢砸姺祷氐氖且粋€包含txt文件名稱的列表，當然如果你的文件夾下面只有txt文件，那么你用os.listdir()可以得到一個一樣的列表

然后讀取的時候只要注意txt文件的編碼格式（可以用notepad++打開記事本查看）和間隔符的形式就好了，完整的代碼如下：

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)

#讀取為DataFrame格式

all1 = pd.read_csv('all.txt',sep=' ',encoding='GB2312')

#保存為csv格式

all1.to_csv('all.csv',encoding='GB2312')

if __name__ == '__main__':

txtcombine()

以上這篇python批量讀取txt文件為DataFrame的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持我們。

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時間： 2018-04-02

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python读取txt为dataframe_python批量读取txt文件为DataFrame的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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