python 怎样很多文件夹中txt的数据批量读取到dataframe

要批量读取多个文件夹中的txt数据到DataFrame，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的Python库，包括pandas库和os库。

2. 使用os库中的函数，如os.walk()，来遍历每个文件夹中的所有文件。

3. 使用pandas库中的read_csv()函数读取每个txt文件并将其转换为DataFrame。

4. 使用pandas库中的concat()函数将所有的DataFrame合并为一个大的DataFrame。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 存储所有txt文件的路径
file_paths = []

# 遍历文件夹
for root, dirs, files in os.walk("文件夹路径"):
    for file in files:
        # 仅选择txt文件
        if file.endswith(".txt"):
            file_paths.append(os.path.join(root, file))

# 存储所有txt数据的DataFrame列表
dfs = []

# 读取每个txt文件，并将其转换为DataFrame
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_csv(file_path, delimiter="\t")  # 可根据具体情况指定分隔符
    dfs.append(df)

# 将所有DataFrame合并为一个大DataFrame
combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 打印合并后的DataFrame
print(combined_df)

请注意，此代码中的"文件夹路径"应替换为你要读取的文件夹的实际路径。此外，如果你的txt文件有特定的分隔符，如制表符或逗号，你需要根据实际情况调整read_csv()函数的参数。