如何一次读取多个tsv文件
时间: 2023-11-16 07:06:02 浏览: 40
您可以使用Python中的pandas库来一次读取多个tsv文件。下面是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有tsv文件的文件名
files = glob.glob('*.tsv')
# 使用pandas库读取所有tsv文件
dfs = []
for file in files:
df = pd.read_csv(file, sep='\t')
dfs.append(df)
# 将所有数据合并成一个DataFrame
result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
# 输出合并后的数据
print(result)
```
这个代码首先使用glob模块获取所有tsv文件的文件名,然后使用pandas库读取每个文件并将它们存储在一个列表中。最后,使用concat函数将所有数据合并成一个DataFrame,并输出结果。
相关问题
python如何合并读取的多个tsv文件
要合并读取的多个tsv文件可以使用pandas库中的concat函数。首先将所有tsv文件读入到DataFrame中,然后使用concat函数进行合并。
例如,假设有3个tsv文件,名称分别为file1.tsv、file2.tsv、file3.tsv。可以使用以下代码进行合并:
``` python
import pandas as pd
# 读取文件
df1 = pd.read_csv('file1.tsv', sep='\t')
df2 = pd.read_csv('file2.tsv', sep='\t')
df3 = pd.read_csv('file3.tsv', sep='\t')
# 合并文件
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
# 输出合并后的结果
print(merged_df.head())
```
其中concat函数的第一个参数为待合并的DataFrame列表,ignore_index参数为True表示将所有DataFrame的索引忽略,重新生成新的索引。最后,使用print函数输出合并后的结果即可。
向tsv特定的一列写入多个数据
要向 TSV 文件的特定一列写入多个数据,你需要先读取整个文件,然后将修改后的数据重新写回文件。
以下是一个示例代码,说明如何向 TSV 文件的特定一列写入多个数据:
```python
import csv
# 读取 TSV 文件
with open('data.tsv', 'r', newline='') as file:
reader = csv.reader(file, delimiter='\t')
rows = list(reader)
# 修改特定列的数据
column_index = 2 # 假设要修改第三列(索引为2)
new_data = ['data1', 'data2', 'data3'] # 要写入的多个数据
for i, row in enumerate(rows):
if i < len(new_data):
row[column_index] = new_data[i]
# 将修改后的数据写回 TSV 文件
with open('data.tsv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file, delimiter='\t')
writer.writerows(rows)
```
在这个示例中,我们首先使用 `csv.reader` 读取 TSV 文件并将数据存储在 `rows` 列表中。然后,我们通过遍历 `rows` 列表,将新数据逐个写入到指定的列中。最后,使用 `csv.writer` 将修改后的数据写回到 TSV 文件中。
请注意,这个示例假设 TSV 文件使用制表符(`\t`)作为分隔符。如果你的文件使用其他分隔符,请相应地调整代码中的 `delimiter` 参数。