使用python將多個txt文件中的內容轉換為單個excel文件

Question

例如，如果我有 3 個如下所示的 txt 文件：

文件 1.txt：

a 10
b 20
c 30

文件2.txt：

d 40
e 50
f 60

文件 3.txt：

g 70
h 80
i 90

我想從文件中讀取這些數據並創建一個如下所示的 Excel 文件：

特別是在我的情況下，我使用 glob 和循環讀取了 100 多個 txt 文件。

謝謝

Answer 1

獲得所需的輸出涉及一些邏輯。

首先，將輸入文件處理成單獨的列表。 您可能需要根據文件的實際內容調整此邏輯。 您需要能夠獲取文件的列。 對於提供的示例，我的邏輯有效。

我添加了一個安全檢查以查看輸入文件是否具有相同的行數。 如果他們不這樣做，它會嚴重弄亂生成的 excel 文件。 如果發生長度不匹配，您需要添加一些邏輯。

對於寫入 excel 文件，將 pandas 與 openpyxl 結合使用非常容易。 可能有更優雅的解決方案，但我會把它留給你。

我在代碼中引用了一些 SO 答案以供進一步閱讀。

要求.txt

pandas
openpyxl

主文件

# we use pandas for easy saving as XSLX
import pandas as pd


filelist = ["file01.txt", "file02.txt", "file03.txt"]


def load_file(filename: str) -> list:
    result = []
    with open(filename) as infile:
        # the split below is OS agnostic and removes EOL characters
        for line in infile.read().splitlines():
            # the split below splits on space character by default
            result.append(line.split())
    return result


loaded_files = []
for filename in filelist:
    loaded_files.append(load_file(filename))


# you will want to check if the files have the same number of rows
# it will break stuff if they don't, you could fix it by appending empty rows
# stolen from:
# https://stackoverflow.com/a/10825126/9267296
len_first = len(loaded_files[0]) if loaded_files else None
if not all(len(i) == len_first for i in loaded_files):
    print("length mismatch")
    exit(419)


# generate empty list of lists so we don't get index error below
# stolen from:
# https://stackoverflow.com/a/33990699/9267296
result = [ [] for _ in range(len(loaded_files[0])) ]
for f in loaded_files:
    for index, row in enumerate(f):
        result[index].extend(row)
        result[index].append('')


# trim the last empty column
result = [line[:-1] for line in result]


# write as excel file
# stolen from:
# https://stackoverflow.com/a/55511313/9267296
# note that there are some other options on this SO question, but this one
# is easily readable
df = pd.DataFrame(result)
writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx")
df.to_excel(writer, sheet_name="sheet_name_goes_here", index=False)
writer.save()

結果：