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python批量讀取txt文件為DataFrame的方法

 更新時間:2018年04月03日 10:38:04   作者:MUSK1881  
下面小編就為大家分享一篇python批量讀取txt文件為DataFrame的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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腳本之家。

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