python批量讀取txt文件為DataFrame

    我們有時候會批量處理同一個文件夾下的文件，並且希望讀取到一個文件里面便於我們計算操作。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文件中並且讀取為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()