path ='.../data0ape'
def get_filelist(dir):
Filelist = []
for home, dirs, files in os.walk(path):
for filename in files:
# 文件名列表，包含完整路径
Filelist.append(os.path.join(home, filename))
# # 文件名列表，只包含文件名
# Filelist.append( filename)
return Filelist
Filelist = get_filelist(dir)
print(len( Filelist))
for file in Filelist :
#print(file)
txtfile = open(file, "r")
lineStr1 = txtfile.readline()
word = lineStr1[13:].split(" ")[0]
#df
files = pd.read_csv(file,sep='\s+',header = None, skiprows= 8,keep_default_na=False)
data = pd.DataFrame(files)
data['time'] = data[1].apply(lambda x:x[0:8])
data_new = data
data_new[1] = data_new['time']
data_new = data_new.groupby(by = 'time').mean()
data_new = data_new.reset_index(drop=False)
df1 = data_new.iloc[:,:2 ]
dftest = pd.DataFrame({'time': pd.date_range(start= df1['time'][0], end=df1['time'].iloc[-1], freq='S')})
df1['time'] = df1['time'].astype('str')
start = df1['time'][0]
end = df1['time'][(len(df1) - 1)]
time = pd.date_range(start=start, end=end, freq='S')
str1 = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S").to_list()
time2 = [x.split(' ')[1] for x in str1]
df2 = pd.DataFrame({'time': time2})
df3 = pd.merge(df1, df2, on='time', how="right")
df4 = df3.drop('time', axis = 1)
#add id
df4.loc[-1] = word
df4.index = df4.index + 1
df4 = df4.sort_index()
本人想使用上述代码块实现————从某文件夹子文件夹的.txt提取要素作为数据文件，在运行时“lineStr1 = txtfile.readline()”报错，'utf-8' codec can't decode byte 0x88 in position 296: invalid start byte，修改‘r’为‘encoding='ISO-8859-1'后，files = pd.read_csv(file,sep='\s+',header = None, skiprows= 8,keep_default_na=False)又报错Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 10, saw 9。源代码在单步调试时是可以运行的，最后我想实现所有从file提取的df整合到一个df文件里面。
关于第一个问题，'utf-8' codec can't decode byte 0x88 in position 296: invalid start byte，这个错误可能是因为文本文件的编码格式不是utf-8，可以尝试使用其他编码格式打开文件，比如'ISO-8859-1'，使用如下代码：
txtfile = open(file, "r", encoding='ISO-8859-1')
关于第二个问题，Error tokenizing data. C error: Expected 3 fields in line 10, saw 9，这个错误是因为在读取txt文件时，某一行的字段数目与指定的分隔符sep='\s+'不符合。可以尝试使用pandas的error_bad_lines参数跳过错误行，如下：
files = pd.read_csv(file, sep='\s+', header=None, skiprows=8, keep_default_na=False, error_bad_lines=False)
最后关于整合到一个df文件里面，可以先定义一个空的DataFrame，然后在每次循环读取到的文件中，将df4追加到这个空DataFrame中，如下：
result_df = pd.DataFrame() # 定义一个空的DataFrame用于存放结果
for file in Filelist:
# 读取文件、处理数据
...
# 将df4追加到结果DataFrame中
result_df = result_df.append(df4, ignore_index=True)
# 保存结果到文件
result_df.to_csv("result.csv", index=False)
最后将结果保存到result.csv文件中。
该回答引用ChatGPT
修改后的 ，试一下
如果报错可以找我
import os
import pandas as pd
def get_filelist(path):
Filelist = []
for home, dirs, files in os.walk(path):
for filename in files:
# 文件名列表，包含完整路径
Filelist.append(os.path.join(home, filename))
return Filelist
path ='.../data0ape'
file_list = get_filelist(path)
print(len(file_list))
df_combined = pd.DataFrame()
for file in file_list:
# 读取 txt 文件并提取要素
with open(file, 'r', encoding='ISO-8859-1') as txtfile:
lineStr1 = txtfile.readline()
word = lineStr1[13:].split(" ")[0]
# 读取 csv 文件并整理数据
files = pd.read_csv(file, sep='\s+', header=None, skiprows=8, keep_default_na=False, error_bad_lines=False)
data = files.iloc[:, :2]
data['time'] = data[1].apply(lambda x: x[0:8])
data = data.groupby(by='time').mean()
data = data.reset_index(drop=False)
df1 = data.iloc[:, :2]
dftest = pd.DataFrame({'time': pd.date_range(start=df1['time'][0], end=df1['time'].iloc[-1], freq='S')})
df1['time'] = df1['time'].astype('str')
start = df1['time'][0]
end = df1['time'][(len(df1) - 1)]
time = pd.date_range(start=start, end=end, freq='S')
str1 = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S").to_list()
time2 = [x.split(' ')[1] for x in str1]
df2 = pd.DataFrame({'time': time2})
df3 = pd.merge(df1, df2, on='time', how="right")
df3 = df3.drop('time', axis=1)
# 添加要素列
df3['id'] = word
# 按时间合并数据
if df_combined.empty:
df_combined = df3
else:
df_combined = pd.merge(df_combined, df3, on='time', how='outer')
print(df_combined)
参考GPT和自己的思路，错误“utf-8' codec can't decode byte 0x88 in position 296: invalid start byte”表明您尝试读取的文件未以 UTF-8 编码。 通过将 'r' 更改为 'encoding='ISO-8859-1'' 您可能已经解决了这个问题。 但是，错误“Error tokenizing data.C error: Expected 3 fields in line 10, saw 9”表明文件中的数据结构存在问题。 似乎脚本期望读取的字段数与文件第 10 行中实际存在的字段数不同。
以下是一些尝试的建议：
检查数据文件的结构以确保它是预期的格式。
尝试在发生错误的行打印出文件的内容，以查看文件的实际内容是什么样的。
尝试修改脚本以处理具有不同字段数的文件。 例如，您可以添加一个 if 语句来检查每行中的字段数，并处理字段数不是脚本预期的情况。
要将所有数据框组合成一个数据框，您可以使用 pandas.concat() 函数。 下面是一个示例，说明如何修改代码以连接所有数据框：
import os
import pandas as pd
path ='.../data0ape'
def get_filelist(path):
Filelist = []
for home, dirs, files in os.walk(path):
for filename in files:
# 文件名列表，包含完整路径
Filelist.append(os.path.join(home, filename))
# # 文件名列表，只包含文件名
# Filelist.append( filename)
return Filelist
Filelist = get_filelist(path)
all_data = pd.DataFrame() # 创建一个空数据框
for file in Filelist:
with open(file, "r", encoding='ISO-8859-1') as txtfile:
lineStr1 = txtfile.readline()
word = lineStr1[13:].split(" ")[0]
files = pd.read_csv(file, sep='\s+', header=None, skiprows=8, keep_default_na=False, error_bad_lines=False)
data = pd.DataFrame(files)
data['time'] = data[1].apply(lambda x:x[0:8])
data_new = data.groupby(by='time').mean().reset_index(drop=False)
df1 = data_new.iloc[:, :2]
dftest = pd.DataFrame({'time': pd.date_range(start=df1['time'][0], end=df1['time'].iloc[-1], freq='S')})
df1['time'] = df1['time'].astype('str')
start = df1['time'][0]
end = df1['time'][(len(df1) - 1)]
time = pd.date_range(start=start, end=end, freq='S')
str1 = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S").to_list()
time2 = [x.split(' ')[1] for x in str1]
df2 = pd.DataFrame({'time': time2})
df3 = pd.merge(df1, df2, on='time', how="right")
df4 = df3.drop('time', axis=1)
df4.loc[-1] = word
df4.index = df4.index + 1
df4 = df4.sort_index()
all_data = pd.concat([all_data, df4]) # 将当前文件的数据框添加到空数据框中
print(all_data.head()) # 打印所有数据的前几行
没有看到你从文件夹里只过滤出.txt文件的动作，你的代码是读所有的文件，可能读的不是.txt文件呢
pandas使用read_csv读取时，将第一行视为表头。当第二行的数据列数大于表头列数时候，就会报错。此时有两种解决办法
1、使用error_bad_lines=False，数据列数大于表头列数的那一行就会被视为坏行而被抛弃，不会显示在read_csv读取的数据中。
files = pd.read_csv(file, sep='\s+', header=None, skiprows=8, keep_default_na=False, error_bad_lines=False)
2、用names参数自定义表头名字
files = pd.read_csv(file, sep='\s+', header=None, skiprows=8, keep_default_na=False,names =['1','2','3','4','5','6','7','8','9'])#与具体的列数有关
您可以使用Pandas的concat()函数将所有DataFrame对象合并到一个DataFrame中
关于第一个问题，'utf-8' 编解码器无法解码的问题，可以尝试修改文件读取方式，使用'rb'（二进制）的方式读取，然后再解码成字符串，如下所示：
txtfile = open(file, "rb")
lineStr1 = txtfile.readline().decode('ISO-8859-1')
关于第二个问题，错误标记化数据的问题，可能是由于在读取文件时指定了错误的分隔符或跳过行数。建议先打印出文件的内容进行查看，确认文件格式是否正确。另外，可以尝试使用不同的分隔符或跳过不同的行数，或者手动修改数据文件使其符合读取要求。
最后关于整合所有的 DataFrame，可以在每次循环中将 df4 添加到一个列表中，然后使用 pandas 的 concat 方法将所有的 DataFrame 拼接在一起，如下所示：
dfs = []
for file in Filelist:
# 这里输入读取文件代码
dfs.append(df4)
df_all = pd.concat(dfs, ignore_index=True)