日韩欧美一级片,成人国产精品久久久,久久99这里只有精品

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？

python批量讀取txt文件為DataFrame的方法

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。

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

得到如下結果：

python批量讀取txt文件為DataFrame的方法

all.txt是我最后得到的結果文件。可以見返回的是一個包含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()