批量txt数据转换为excel

批量txt数据转换为excel

日常工作中经常会遇到大量的数据处理，尤其是大量的txt文件需要转换为excel，只能一个个粘贴复制，有了如下代码，分分钟即可完成繁琐的数据处理工作。

环境准备

需要python和python里的pandas库和openpyxl库，如果没有可以到管网下载python，并利用pip install + 库名进行pandas库和openpyxl库的安装。

代码

首先，我们需要读取文件中txt文件的名称。导入os库进行名称读取。

import os
import pandas
def file_name(file_dir):
    for root,dirs,files in os.walk(file_dir):
            dirs_name = files
    return dirs_name
fils = list(file_name(r'E:\python idea\EVP'))

利用os库，我们可以拿出file_dir目录下的root（路径）、dirs（文件夹名称）、files（文件名）。本次我们只需要文件名，所以return文件名。利用file_name函数拿出文件名后，用list函数把它变成列表，便于循环。
然后，我们需要利用pandas拿到txt中的数据。先建立一个空的DataFrame用于储存数据。

data_new = pd.DataFrame()
for i in fils:
    data = pd.read_table(r'E:\python idea\EVP\\' + i,header=None,encoding='gbk',delimiter='\s+',index_col=0)
    data_new = pd.concat((data_new,data))

然后循环fils，拿出文件名，利用pandas中的read_table函数拿出txt数据。read_table函数第一个参数为文件所在位置，header参数为有无列标签，encoding为编码方式，delimiter=’\s+'这个参数可以去掉所有的空格，试用于很多空格的txt，index_col=0这个参数可以把第一列变为行索引。最后利用concat函数拼接即可完成数据读取。
最后利用pandas中的to_excel进行数据的输出，完整代码如下：

import pandas as pd
import os

def file_name(file_dir):
    for root,dirs,files in os.walk(file_dir):
            dirs_name = files
    return dirs_name
fils = list(file_name(r'E:\python idea\EVP'))
# fils1 = fils[:400]
# fils2 = fils[400:]
# print(fils1)

data_new = pd.DataFrame()
for i in fils:
    data = pd.read_table(r'E:\python idea\EVP\\' + i,header=None,encoding='gbk',delimiter='\s+',index_col=0)
    data_new = pd.concat((data_new,data))
# print(data_new[0:10000000])
data_new[0:10000000].to_excel(r'E:\python idea\EVP\evp.xlsx',sheet_name="sheet1")
data_new[10000000:].to_excel(r'E:\python idea\EVP\evp.xlsx',sheet_name="sheet2")

由于数据量太大还进行了分块转换。