如何解决从多个.txt文件创建一个数据框-每个文件都是一个包含25个值的行
因此，我有7200个txt文件，每个文件有25行。我想从中创建一个数据框，其中包含7200行和25列-.txt文件的每一行都将是一个列的值。
为此，我首先创建了一个长度为25的列表 column_names ，并测试了导入单个.txt文件的情况。
但是，当我尝试这样做时：
pd.read_csv('Data/fake-meta-information/1-meta.txt',delim_whitespace=True,names=column_names)
我得到25x25数据帧，其值仅在第一列。如何以一种方式将txt行作为值插入到列中，而不是将所有行都插入到第一列中并创建25行呢？
下一步是创建 for循环，以将每个文本文件追加为新行。
大概是这样的：
dir1 = *folder_path*
list = os.listdir(dir1)
number_files = len(list)
for i in range(number_files):
title = list[i]
df_temp = pd.read_csv(dir1 + title,names=column_names)
df = df.append(df_temp,ignore_index=True)
我希望我已经清楚了。预先谢谢大家！
解决方法
read_csv在源文件中每行生成一行，但是您希望它们成为列。您可以读取行并转到列，但是由于这些文件每行只有一个值，因此您可以在numpy中读取它们，并将每个结果数组用作数据帧中的行。
import numpy as np
import pandas as pd
from pathlib import Path
dir1 = Path(".")
df = pd.DataFrame([np.loadtxt(filename) for filename in dir1.glob("*.txt")])
print(df)
tdelaney的答案可能比我的答案“更好”，但是如果您希望使代码在样式上更接近于您当前正在执行的操作，则可以选择以下方法。
由于您读取的数据为25x1，因此获得了当前输出（仅第一列中的数据为25x25），但是您使用names=column_names参数强制数据帧具有25列。
要解决此问题，只需等到最后应用列名：
-
获取25x1 df（删除名称参数）：
df_temp = pd.read_csv(dir1 + title,delim_whitespace=True) -
将25x1 df附加为25x7200 df：
df = df.append(df_temp,ignore_index=True) -
转置形成最终7200x25 df的df：
df=df.T -
添加列名：
df.columns=column_names
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