快捷導(dǎo)航

Python實(shí)現(xiàn)批量合并多個txt文件并生成Excel文件

更新時間：2023年12月12日 09:45:28 作者：Sitin濤哥

在數(shù)據(jù)處理中,有時會面臨合并多個文本文件的任務(wù),本文將詳細(xì)介紹如何使用Python批量合并多個txt文件,并將其生成為一個Excel文件,需要的可以參考下

在數(shù)據(jù)處理中，有時會面臨合并多個文本文件的任務(wù)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)分散在多個txt文件中時。本文將詳細(xì)介紹如何使用Python批量合并多個txt文件，并將其生成為一個Excel文件，以提高數(shù)據(jù)整理的效率。通過豐富的示例代碼和詳細(xì)解釋，將能夠掌握這一實(shí)用的數(shù)據(jù)處理技能。

準(zhǔn)備工作

首先，需要準(zhǔn)備多個txt文件，并確保它們具有相同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。為了簡化示例，創(chuàng)建了三個樣本文件：data1.txt，data2.txt和data3.txt。

# data1.txt
Name, Age, City
Alice, 25, New York
Bob, 30, San Francisco

# data2.txt
Name, Age, City
Charlie, 22, Los Angeles
David, 35, Chicago

# data3.txt
Name, Age, City
Eva, 28, Miami
Frank, 40, Seattle

使用Pandas庫合并txt文件

Pandas是一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫，對于合并多個txt文件并生成Excel文件非常方便。

import pandas as pd
import glob

# 獲取所有txt文件
files = glob.glob('data*.txt')

# 初始化一個空的DataFrame
merged_data = pd.DataFrame()

# 逐個讀取并合并文件
for file in files:
    df = pd.read_csv(file)
    merged_data = pd.concat([merged_data, df], ignore_index=True)

# 生成Excel文件
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

定制化合并過程

有時，可能需要定制化合并過程，例如處理不同的分隔符或選擇性地合并特定列。下面的示例展示了如何通過指定不同的分隔符和僅合并特定列來實(shí)現(xiàn)。

# 定制化合并過程
custom_merged_data = pd.DataFrame()

for file in files:
    df = pd.read_csv(file, sep='\t', usecols=['Name', 'City'])
    custom_merged_data = pd.concat([custom_merged_data, df], ignore_index=True)

# 生成定制化Excel文件
custom_merged_data.to_excel('custom_merged_data.xlsx', index=False)

使用Openpyxl庫創(chuàng)建Excel文件

除了Pandas，還可以使用Openpyxl庫直接操作Excel文件，創(chuàng)建和寫入數(shù)據(jù)。

from openpyxl import Workbook

# 創(chuàng)建工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 逐個讀取文件，寫入Excel
for file in files:
    with open(file, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
        for row in lines:
            ws.append(row.strip().split(','))

# 保存Excel文件
wb.save('manual_merged_data.xlsx')

總結(jié)

在本文中，深入研究了如何使用Python在數(shù)據(jù)處理中批量合并多個txt文件，并將它們整理成一個Excel文件。通過示例代碼，展示了兩種主要方法：使用Pandas庫和Openpyxl庫。

首先，學(xué)習(xí)了如何使用Pandas庫輕松實(shí)現(xiàn)多個txt文件的合并，借助pd.concat()函數(shù)，可以在不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和列的情況下靈活地整合數(shù)據(jù)。還演示了如何在合并過程中定制分隔符和選擇性地合并特定列，以滿足特定需求。其次，介紹了使用Openpyxl庫直接操作Excel文件的方法。通過創(chuàng)建工作簿和工作表，逐行讀取txt文件并將其寫入Excel，提供了另一種靈活、底層的處理方式。

這兩種方法各有優(yōu)劣，可以根據(jù)具體場景和需求選擇合適的方法。通過掌握這些技能，將能夠更高效地處理大量分散的數(shù)據(jù)文件，提高數(shù)據(jù)整理的效率。合并和整理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析中的重要步驟，通過本文學(xué)到的知識，將更自信地應(yīng)對實(shí)際數(shù)據(jù)處理任務(wù)，確保工作流程更為流暢。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)批量合并多個txt文件并生成Excel文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python合并多個txt內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: