如何把多个文本文件里的数据导入excel，巧妙整合，多文件夹文本文件数据轻松导入Excel

本文目录导读：

1. 准备工作
2. 编写Python脚本
3. 运行脚本

在信息时代，数据已成为企业、组织和个人不可或缺的资产，面对大量散布在不同文件夹中的文本文件，如何高效地整合数据，使之成为可分析、可利用的资源，成为了许多人关注的焦点，本文将向您介绍一种巧妙的方法，将多个文件夹中的文本文件数据导入Excel，让您轻松实现数据整合。

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准备工作

1、确定目标文件夹：请确定您要导入Excel的文本文件所在的文件夹，您可以创建一个包含所有目标文件夹的文件夹，以便后续操作。

2、确定文件格式：请确保所有文本文件的格式相同，都是UTF-8编码的纯文本文件，如果文件格式不同，您需要先将其转换为统一格式。

3、安装Python：为了实现文本文件到Excel的导入，我们需要借助Python编程语言，请确保您的电脑已安装Python。

编写Python脚本

1、导入所需库：我们需要导入Python中处理文件和Excel的库，这里，我们使用os库遍历文件夹，使用pandas库处理数据，使用openpyxl库创建和操作Excel文件。

import os
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

2、遍历文件夹：使用os.listdir()函数遍历目标文件夹，获取所有文本文件。

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folder_path = 'path/to/your/folder'  # 请将此处替换为您的目标文件夹路径
text_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.txt')]

3、读取文本文件：使用open()函数打开每个文本文件，并使用pandas.read_csv()函数将其转换为DataFrame。

data_frames = []
for file in text_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    data_frames.append(pd.read_csv(file_path, sep='	', encoding='utf-8'))  # 请根据您的文件格式调整参数

4、合并数据：使用pd.concat()函数将所有DataFrame合并为一个DataFrame。

df = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)

5、创建Excel文件：使用openpyxl.Workbook()创建一个新的Excel文件，并将合并后的数据写入该文件。

wb = Workbook()
ws = wb.active
for row in df.itertuples(index=False, name=None):
    ws.append(row)
wb.save('output.xlsx')  # 请将此处替换为您要保存的Excel文件名

运行脚本

1、打开Python IDE（如PyCharm、VSCode等）。

2、将上述代码复制到IDE中，并根据您的实际情况进行修改。

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3、运行脚本，等待执行完成。

通过以上步骤，您已经成功地将多个文件夹中的文本文件数据导入Excel，这种方法不仅可以提高您的工作效率，还能使您更好地分析和利用数据，在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行调整和优化，希望本文对您有所帮助！

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