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 osimport pandasimport codecsimport globimport pandas as pdos.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武林站長站。