如何使用 Python 从多个文本文件中提取数据到 Excel？ （每张纸一个文件的数据）

Question

到目前为止，我的代码从文本文件中读取并导出到 Excel 我有：

import glob

data = {}
for infile in glob.glob("*.txt"):
    with open(infile) as inf:
        data[infile] = [l[:-1] for l in inf] 

with open("summary.xls", "w") as outf:
    outf.write("\t".join(data.keys()) + "\n")
    for sublst in zip(*data.values()):
        outf.write("\t".join(sublst) + "\n")

这样做的目标是访问特定文件夹中的所有文本文件。

但是，当我运行它时，Excel 给我一个错误提示，

“文件无法打开，因为：文档顶层无效。第 1 行，位置 1.outputgooderr.txt outputbaderr.txt.fixed_inv.txt

注意：outputgooderr.txt、outputbaderr.txt.、fixed_inv.txt 是我希望导出到 Excel 的文本文件的名称，每张纸一个文件。

当我只有一个文件供程序读取时，它能够提取数据。 不幸的是，这不是我想要的，因为我有多个文件。

请让我知道我可以解决这个问题的任何方法。 我是一个编程初学者，非常感谢任何建议！ 谢谢你。

Answer 1

如果您不反对将输出的 excel 文件作为 .xlsx 而不是 .xls，我建议您使用Pandas的一些功能。 特别是pandas.read_csv()和DataFrame.to_excel()

我已经提供了一个完全可重现的示例，说明您可能会如何执行此操作。 请注意，我在测试的前 3 行中创建了 2 个 .txt 文件。

import pandas as pd
import numpy as np
import glob

# Creating a dataframe and saving as test_1.txt/test_2.txt in current directory
# feel free to remove the next 3 lines if yo want to test in your directory
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=list('ABC'))
df.to_csv('test_1.txt', index=False)
df.to_csv('test_2.txt', index=False)

txt_list = [] # empty list
sheet_list = [] # empty list

# a for loop through filenames matching a specified pattern (.txt) in the current directory
for infile in glob.glob("*.txt"): 
    outfile = infile.replace('.txt', '') #removing '.txt' for excel sheet names
    sheet_list.append(outfile) #appending for excel sheet name to sheet_list
    txt_list.append(infile) #appending for '...txt' to txtt_list

writer = pd.ExcelWriter('summary.xlsx', engine='xlsxwriter')

# a for loop through all elements in txt_list
for i in range(0, len(txt_list)):
    df = pd.read_csv('%s' % (txt_list[i])) #reading element from txt_list at index = i 
    df.to_excel(writer, sheet_name='%s' % (sheet_list[i]), index=False) #reading element from sheet_list at index = i 

writer.save()

输出示例：