下面小编就为大家分享一篇python批量读取txt文件为DataFrame的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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？
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。
glob.glob('*.txt')
得到如下结果：
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 im<p style="color:transparent">来源gao!daima.com搞$代!码网</p>port 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gaodaima搞代码网。
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