如何使用Python合并目录下AA_前缀文件并转换日期格式输出

以下提供两种可直接运行的实现方案： #

方案1：pandas实现（推荐，代码简洁适合大量文件场景） #

首先安装依赖：pip install pandas

import glob
import pandas as pd

# 匹配所有AA_前缀的txt文件，如需指定目录替换路径即可
file_list = glob.glob("./AA_*.txt")
all_data = []

for file in file_list:
    # 读取文件，自动处理字段间多余空格
    df = pd.read_csv(file, skipinitialspace=True, dtype=str)
    # 拼接为要求的日期格式
    df["date"] = df["year"] + "-" + df["month"] + "-" + df["day"] + ":" + df["hour"]
    # 仅保留需要的两列
    df = df[["date", "price"]]
    all_data.append(df)

# 合并所有文件数据
merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
# 输出结果，缺失值保持为NA，不输出索引
merged_df.to_csv("merged.txt", index=False, na_rep="NA")

方案2：纯Python标准库实现（无需安装额外依赖） #

适合轻量场景，不需要第三方库支持：

import glob

# 匹配所有目标文件，如需指定目录替换路径即可
file_list = glob.glob("./AA_*.txt")
output_rows = [["date", "price"]]

for file in file_list:
    with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
        lines = f.readlines()
        # 跳过每个文件的表头行，从第二行开始读取数据
        for line in lines[1:]:
            line = line.strip()
            # 跳过空行
            if not line:
                continue
            # 拆分字段并去除多余空格
            year, month, day, hour, price = [item.strip() for item in line.split(",")]
            # 拼接为要求的日期格式
            date = f"{year}-{month}-{day}:{hour}"
            output_rows.append([date, price])

# 写入结果文件，可调整空格数匹配对齐需求
with open("merged.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for row in output_rows:
        f.write(f"{row[0]:<16}{row[1]}\n")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3104352