在处理数据的过程中我意识到，将多个txt写入到同一excel的不同sheet后仍然需要逐个进行筛选合并，并不会节省太多时间，所以换了一种方法---将多个txt文档合并成单个txt文档（也可以写入到一个csv文件，但是我操作之后出来的结果csv文档里总是少很多行数据，不知道为什么，如果有大佬懂的话欢迎指点迷津orz）之后再根据指定列的特定编号筛选其所在行~
# 读取放在同个文件夹的所有txt文件并保存为dataframe格式和csv格式
import os
import pandas
import codecs
import glob
import numpy
import pandas as pd
import numpy as np
os.getcwd()
os.chdir('E:\WIN')
def txtcombine():
files = glob.glob('*.txt')
all = codecs.open('all.txt', 'a')
for filename in files:
print(filename)
fopen = codecs.open(filename, 'r', encoding='utf-8')
lines = []
lines = fopen.readline
这里写自定义目录标题
Python
处理批量处理
txt
并保存
成
excel数据文件提取文件夹
中
的文件名称读取
txt
成
dataFrame提取提取
txt
中
数组数据保存
成
excel文件，不覆盖原始文件其他注意事项
Python
处理批量处理
txt
并保存
成
excel
在一个文件夹
中
包含很
多个
txt
文件，需要逐个读取
txt
并处理数据保存
成
excel
提取文件夹
中
的文件名称
#读取文件夹下所有文件名字
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
def file_name(file_di
对于
多个
TXT
文档
，可以利用windows自带的cmd命令符批量完
成
多个
TXT
文档
的
合并
。将在工作目录下输
出
命名为res的
合并
txt
文档
。，（
多个
txt
文件所在的路径文件夹）后面再利用excel进
行
整理即可。点击电脑桌面右下角的【开始】运
行
成
功，按照文件顺序读取。
我
想要
的文本是如图所示，宝可梦的外貌描述文本，由于原本的数据源结构并不是很稳定，而且也不是表格形式，因此在csdn上查了半天。
最原始的一
行
一
行
提取（不建议，未采用）
fi = open("D:\
python
_learning\data\data\Axew.
txt
","r",encoding="utf-8")
wflag =False #写标记
newline = [] #创建一个新的列表
for line in fi :
引用来自“幻视Vision”的评论你学正则表达式。用正则处理逻辑会简单很多。开启re.DOTALL参数，让 . 可以匹配换
行
。建议结果输
出
为CSV文件。基本上不需要额外学习。
python
第三方模块很多，有学习门槛。谢谢各位热心朋友的指点，有了大概方向了，在朋友们的帮助下，初步有了一个模子，发上来，让各位大神指点指正一下。#!/usr/bin/env/
python
3# _*_ coding: utf...
python
在
TXT
文件
中
按照某一
字符
串取
出
该
字符
串所在的
行
日志
TXT
文件格式：但是我取的是某
行
下面的 “trans=23131”,有
多个
trans，下面代码可以取值到。
import re
file_name = '../data/logs.
txt
'
fp = open(file_name, 'r', encoding='utf-8')
lines = fp.readlines() # 取每一
行
的数据
List = []
for line in lines:
line = line.str
