python pandas读取文件夹并把文件夹里面的所有txt文件转为dataframe

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准备要做情感分析

有一个名为neg的文件夹里面有neg.0.txt到neg.2999.txt，3000个txt文件，每个txt不一定仅有一行内容，有一个名为pos的文件夹里面有pos.0.txt到pos.2999.txt，3000个txt文件，每个txt不一定仅有一行内容,怎么用python pandas读取文件夹里面的txt文件并且把每个txt文件转为dataframe的某一列的一行内容。去掉txt文件里的换行符和空格。

import os
import pandas as pd

pos_folder = "pos"  # pos文件夹路径
neg_folder = "neg"  # neg文件夹路径

# 获取pos文件夹中的所有文件
pos_file_list = os.listdir(pos_folder)
pos_data = []
for file_name in pos_file_list:
    if file_name.endswith(".txt"):
        file_path = os.path.join(pos_folder, file_name)
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
            content = file.read().replace("\n", "").replace(" ", "")  # 读取文件内容并去除换行符和空格
            pos_data.append(content)

# 获取neg文件夹中的所有文件
neg_file_list = os.listdir(neg_folder)
neg_data = []
for file_name in neg_file_list:
    if file_name.endswith(".txt"):
        file_path = os.path.join(neg_folder, file_name)
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
            content = file.read().replace("\n", "").replace(" ", "")  # 读取文件内容并去除换行符和空格
            neg_data.append(content)

# 创建DataFrame，将pos和neg的内容分别存储在"Positive"和"Negative"列中
df = pd.DataFrame({"Positive": pos_data, "Negative": neg_data})
df.to_csv('neg_pos.csv',index=0)

转为的dataframe如下：