将多个文本文件合并为一个文本文件答案

【问题标题】：Combine multiple text files into only one text file将多个文本文件合并为一个文本文件
【发布时间】：2021-11-08 04:39:20
【问题描述】：

我想将多个文本文件合并为一个文本文件，并读取其中的所有内容。但是，这些代码只读取一个文本文件并保存从一个文本文件中获取的数据。代码；

path = "/home/Documents/Python/"
     
read_files = glob.glob(path+"*.txt")

with open("contents.txt", "wb") as outfile:
    for f in read_files:
        with open(f, "rb") as infile:
            outfile.write(infile.read())

我也尝试了几乎相同的另一个代码。但是，它无法将字符串转换为浮点数，因为文本文件中的第一行包含 # 字符。

x = np.array([float(raw) for raw in f.readlines()])

我知道 stackoverflow 中还有一些其他问题，重点介绍了如何去做。即使我也尝试了它们，但我无法正确实现。

我将不胜感激任何帮助或建议。

【问题讨论】：

由于您的问题也被标记为 numpy，您可以使用 numpy 的 loadtxt 将数据作为 Numpy 数组读取。 loadtxt 函数支持读取/跳过不同类型的列以及标题。然后，您可以连接所有数组，并使用numpy.savetxt 保存它。或者，您可以使用 Pandas 库，它对 Numpy 的一些数据函数和表示具有更好的接口。

标签： arrays python-3.x string numpy file

【解决方案1】：

如果有人想使用其他方法，这些代码对我有用。我已经按照另一条路径为我自己的问题找到了解决方案。

all_files = glob.glob(path + "/*.txt")
all = []
for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
    all.append(df)
frame = pd.concat(all, axis=0, ignore_index=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

也许是这样的。

import os
import glob
import pandas as pd
os.chdir("C:\\")


extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]


#combine all files in the list
combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames ])
#export to csv
combined_csv.to_csv( "C:\\combined_csv.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

【讨论】：