如何将多份单列文本文件合并为多列CSV？规避行追加错误

直接读取所有文本文件并按列合并即可，你的问题出在初始DataFrame创建错误，以及错误使用了行追加方法。

正确代码 #

import glob
import pandas as pd

# 获取所有txt文件路径，用原始字符串避免转义字符问题
files = sorted(glob.glob(r'C:\Users\jes6785\Downloads\test\*.txt'))

# 读取所有文件为DataFrame列表
df_list = []
for file in files:
    # 读取无表头的单列文本数据
    df = pd.read_csv(file, header=None)
    df_list.append(df)

# 按列合并所有DataFrame
merged_df = pd.concat(df_list, axis=1)

# 保存为CSV，关闭索引和默认表头（按需调整）
merged_df.to_csv('merged_result.csv', index=False, header=False)

错误原因分析 #

• 初始DataFrame创建错误：你一开始生成的dfs是230行0列的空结构，和每个文本文件的231行数据索引不匹配，后续合并时会导致对齐混乱。
• 错误使用行追加方法：append是用来追加行数据的，会把每个文件的231行依次叠加到结果尾部，自然会得到总行数为231×文件数的结果，完全不符合列合并的需求。
• join方法参数错误：df.join(data, Index([0]))的用法不符合pandas规范，join默认按索引对齐，不需要手动指定这类错误的索引参数。

额外优化提示 #

• 如果需要给合并后的列命名，可以在读取文件时添加列名，比如df.columns = [f'file_{idx}']（idx为循环中的文件序号）；
• 若原文件存在特殊分隔符，可在pd.read_csv中指定sep参数（比如sep='\t'处理制表符分隔的文本）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者brainimaging_new_to_unix