如何用Pandas将目录中文本文件内容添加到DataFrame对应行的最后一列？

我来给你拆解具体的实现步骤，核心是把DataFrame的每一行和对应的文本文件关联起来，再把文件内容填充到目标列里：

步骤1：导入必要的库 #

先把需要用到的工具库导入进来：

import pandas as pd
import os

步骤2：写一个读取文本文件的小函数 #

这个函数负责读取单个文件的内容，还加了基础的异常处理，避免找不到文件时程序崩溃：

def get_file_content(file_name, folder="Directory1"):
    # 拼接完整的文件路径
    full_path = os.path.join(folder, file_name)
    try:
        with open(full_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            # 读取整个文件内容并返回
            return file.read()
    except FileNotFoundError:
        print(f"提示：没找到文件 {full_path}")
        return None

步骤3：把文件内容和DataFrame行关联起来 #

这里分两种常见情况处理：

情况1：DataFrame里有对应文件名的列 #

比如你的DataFrame已经有一列（比如叫Filename）存储着每行对应的文件名（比如File1.txt），直接用apply方法批量处理就行：

# 假设你的现有DataFrame已经加载好了，比如从CSV读取
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# 给Column3列填充对应文件的内容
df['Column3'] = df['Filename'].apply(get_file_content)

情况2：行顺序和文件顺序完全对应 #

如果你的DataFrame行的顺序和Directory1里的文件顺序完全匹配（比如第1行对应File1.txt，第2行对应File2.txt），可以先获取排序后的文件列表，再逐个读取：

# 获取Directory1下所有txt文件，按名称排序保证顺序一致
sorted_files = sorted([f for f in os.listdir("Directory1") if f.endswith('.txt')])

# 批量读取文件内容并赋值给Column3
df['Column3'] = [get_file_content(file) for file in sorted_files]

一些小提醒 #

• 注意文本文件的编码格式，如果你的文件不是utf-8，可以把函数里的encoding参数改成对应的格式（比如gbk）
• 单个文件70KB的大小完全不用担心性能，这种方法处理起来非常顺畅
• 如果遇到缺失的文件，函数会返回None，你可以根据需求改成空字符串或者其他默认值

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