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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。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()
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億速云。
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