将文件夹中所有txt都转换为csv，txt中数据以空格分隔，有4列，分别为年月日、时刻、降水量、流量。生成的csv中要合并同一天的数据，并为三列，分别问日期、降水量、流量

以下是Python代码实现：

import os
import pandas as pd

# 遍历文件夹中的所有txt文件
for file in os.listdir('./'):
    if file.endswith('.txt'):  # 只处理txt文件
        df = pd.read_csv(file, delim_whitespace=True, names=['日期', '时刻', '降水量', '流量'])
        df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'] + ' ' + df['时刻'], format='%Y%m%d %H:%M')
        df = df.drop(columns=['时刻'])
        df = df.groupby(df['日期'].dt.date).agg({'降水量': 'sum', '流量': 'sum'}).reset_index()
        df.to_csv(file[:-4] + '.csv', index=False, columns=['日期', '降水量', '流量'])

解释一下代码：

- `os.listdir('./')` 用于获取当前文件夹中的所有文件和文件夹。
- `if file.endswith('.txt')` 用于只处理txt文件，跳过其他文件和文件夹。
- `pd.read_csv(file, delim_whitespace=True, names=['日期', '时刻', '降水量', '流量'])` 用于读取txt文件中的数据，空格分隔，列名分别为日期、时刻、降水量、流量。
- `pd.to_datetime(df['日期'] + ' ' + df['时刻'], format='%Y%m%d %H:%M')` 用于将日期和时刻拼接成日期时间格式。
- `df = df.drop(columns=['时刻'])` 用于删除时刻列。
- `df.groupby(df['日期'].dt.date).agg({'降水量': 'sum', '流量': 'sum'}).reset_index()` 用于按天分组，计算该天的降水量和流量之和，并重置索引。
- `df.to_csv(file[:-4] + '.csv', index=False, columns=['日期', '降水量', '流量'])` 用于保存为csv文件，文件名和原来txt文件相同，只是后缀名改为csv，并只保留日期、降水量和流量三列。