python批量合并txt
时间: 2023-07-11 08:52:17 浏览: 43
你可以使用Python的os和glob模块来实现这个功能。首先,使用`glob.glob`函数获取所有需要合并的txt文件的路径,然后循环遍历每个txt文件,将其内容读取并写入到一个新的txt文件中。以下是示例代码:
```python
import glob
import os
# 获取所有需要合并的txt文件的路径
file_paths = glob.glob("path/to/txt/files/*.txt")
# 打开新的txt文件,准备写入
with open("merged.txt", "w") as merged_file:
# 循环遍历每个txt文件,将其内容写入新的txt文件中
for file_path in file_paths:
with open(file_path, "r") as txt_file:
merged_file.write(txt_file.read())
# 在每个txt文件的内容后面添加一个换行符,以便于区分不同文件的内容
merged_file.write("\n")
```
在上面的代码中,需要修改`"path/to/txt/files/*.txt"`为你需要合并的txt文件所在文件夹的路径和文件名的通配符。此外,新的合并后的txt文件将保存在当前工作目录下,并命名为`merged.txt`。
相关问题
python批量合并txt文件,并从第五行开始合并
你可以使用Python的os和glob模块来实现这个功能。首先,使用`glob.glob`函数获取所有需要合并的txt文件的路径,然后循环遍历每个txt文件,将其内容读取并写入到一个新的txt文件中。为了从第五行开始合并,我们需要在读取每个txt文件的内容时跳过前四行。以下是示例代码:
```python
import glob
import os
# 获取所有需要合并的txt文件的路径
file_paths = glob.glob("path/to/txt/files/*.txt")
# 打开新的txt文件,准备写入
with open("merged.txt", "w") as merged_file:
# 循环遍历每个txt文件,将其内容写入新的txt文件中
for file_path in file_paths:
with open(file_path, "r") as txt_file:
# 跳过前四行
for i in range(4):
next(txt_file)
# 将剩余内容写入新的txt文件中
merged_file.write(txt_file.read())
# 在每个txt文件的内容后面添加一个换行符,以便于区分不同文件的内容
merged_file.write("\n")
```
在上面的代码中,需要修改`"path/to/txt/files/*.txt"`为你需要合并的txt文件所在文件夹的路径和文件名的通配符。此外,新的合并后的txt文件将保存在当前工作目录下,并命名为`merged.txt`。
Python批量合并Excel文件
可以使用Python中的pandas库来批量合并Excel文件。具体步骤如下:
1. 首先导入pandas库和os库。
```python
import pandas as pd
import os
```
2. 设置要合并的Excel文件所在的文件夹路径。
```python
path = "your_folder_path"
```
3. 获取该文件夹下所有的Excel文件名。
```python
files = os.listdir(path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]
```
4. 创建一个空的DataFrame,用于存储所有Excel文件的数据。
```python
df = pd.DataFrame()
```
5. 使用for循环将所有Excel文件的数据合并到df中。
```python
for file in excel_files:
file_path = path + "\\" + file
data = pd.read_excel(file_path)
df = pd.concat([df, data], sort=False)
```
6. 将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中。
```python
output_path = "output_file_path.xlsx"
df.to_excel(output_path, index=False)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import os
path = "your_folder_path"
files = os.listdir(path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]
df = pd.DataFrame()
for file in excel_files:
file_path = path + "\\" + file
data = pd.read_excel(file_path)
df = pd.concat([df, data], sort=False)
output_path = "output_file_path.xlsx"
df.to_excel(output_path, index=False)
```
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