Python实现批量读取txt文件转为DataFrame

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在数据分析和预处理阶段，Python批量读取txt文件并合并到一个DataFrame是常见任务。本文介绍用Python内置模块和库实现此过程，重点是文件编码和间隔符。需掌握glob、os、codecs和pandas等模块。 glob模块可查找特定规则的文件路径名，用glob.glob(*.txt)获取当前目录下所有txt文件列表。os模块提供与操作系统交互功能，如os.chdir()改变工作目录，os.listdir()列出文件夹下的文件和目录，但需配合其他方法过滤出txt文件。codecs模块可对文本文件进行读写操作，支持控制文件编码，codecs.open()函数用于打开文件，读取或写入文本，并指定编码格式。pandas是数据处理和分析库，pd.read_csv()函数可读取csv文件或类似格式文本文件，转换为DataFrame对象，DataFrame.to_csv()函数可将DataFrame对象保存为csv文件。 整个流程包括：1. 用glob模块获取当前目录下所有txt文件列表；2. 打开每个txt文件，读取内容，合并到新txt文件，注意文件编码格式，如utf-8或GB2312，若文件有特殊字符或需特定编码，需适当调整；3. 将合并后的txt文件读取为pandas的DataFrame对象，需指定分隔符（sep），若txt文件列数据由特定字符分隔，如逗号、空格或制表符，应正确设置此参数；4. 将DataFrame对象保存为csv格式，也可指定编码格式。 可将这些步骤封装成函数，如txtcombine()，便于多次调用和复用。以下是实现代码： 此代码展示了Python批量处理txt文件，得到可供进一步分析的DataFrame对象。读写文件时，正确编码和分隔符关键，决定数据能否正确