python批量处理txt文件的实例代码

在Python编程中，批量处理文件是一项常见的任务，特别是在数据分析、日志分析或自动化脚本等场景。本实例主要讲解如何使用Python批量处理TXT文件，并进行特定数据处理，然后将处理结果写入Excel文件。以下是对代码的详细解读： 我们需要导入必要的库，如`numpy`、`pandas`和`os`，它们分别用于数值计算、数据处理和操作系统交互。`numpy`的`array`和统计方法，`pandas`的DataFrame结构，以及`os`的文件和目录操作，都是处理文件时常用的功能。 接着，定义了一个名为`all_files_in_a_folder_iter`的函数，它使用`os.walk`遍历指定文件夹及其子文件夹，获取所有文件的路径并以生成器方式返回。这使得我们能够按需处理每个文件，而不是一次性加载所有文件，避免了内存压力。 然后，通过`os.listdir`获取文件夹内的文件列表，对含有特定字符串（如'CH'和'fF'）的文件名进行排序，分别存储在`dic`和`dsc`字典中，以便后续根据顺序处理不同文件。 为了将TXT文件中的数据写入Excel，这里使用了`openpyxl`库，它允许我们操作现代版本的Excel文件（.xlsx）。加载现有的Excel工作簿，激活工作表（`wb1 = wb.active`），这样我们可以向当前活动的工作表中写入数据。 核心的文件处理部分，我们使用`pd.read_table`读取TXT文件，因为这些文件通常没有明确的列名，所以`header=None`表示不设置列名。然后，根据文件路径提取出需要的信息（如通道号和电容大小），使用这些信息定位到Excel中的对应位置。计算选定列的平均值（`res = a.values[:,n].mean()`），并将结果写入Excel的特定单元格（`wb1.cell(t*5+1,n+2,res)`）。 保存修改后的Excel文件（`wb.save('D:/log/data_process.xlsx')`），并关闭工作簿（`wb.close()`）。 总结来说，这个实例展示了如何使用Python进行批量文件处理，特别是针对TXT文件的读取、计算和数据写入Excel。具体步骤包括文件路径的获取、文件名的排序、TXT文件数据的读取与计算、以及结果的Excel写入。这种方法对于处理大量结构化的文本数据非常有效，可以根据实际需求进行调整和扩展。在实际应用中，你可以根据不同的数据格式和处理逻辑，修改读取和处理数据的部分，以满足各种批量处理任务的需求。